Wie können moderne Sampling-Methoden und fehlertolerante Architekturen die prädiktive Instandhaltung revolutionieren?

In der industriellen Praxis der prädiktiven Instandhaltung werden zunehmend hybride Modelle eingesetzt, die sowohl datengetriebene als auch modellbasierte Ansätze kombinieren. Die Herausforderung liegt darin, unter begrenzten Rechenressourcen genaue Vorhersagen über die verbleibende Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) zu ermöglichen. In diesem Kontext gewinnen alternative Abtastmethoden wie das Lebesgue-Sampling an Bedeutung. Im Gegensatz zur klassischen Riemann-Abtastung, bei der Datenpunkte in festen zeitlichen Intervallen aufgezeichnet werden, basiert das Lebesgue-Sampling auf einem ereignisgetriebenen Prinzip: Daten werden nur dann erfasst, wenn der Messwert eine Schwelle über- oder unterschreitet. Diese Methode integriert entlang der y-Achse – also entlang des Messwertes selbst – und reduziert somit das Datenvolumen signifikant, ohne an Aussagekraft zu verlieren.

Diese Reduktion ist besonders relevant in frühen Betriebsphasen von Anlagen, in denen sich physikalische Parameter wie Temperatur, Vibration oder Stromverbrauch nur langsam verändern. Die kontinuierliche Erfassung solcher stabilen Signale mittels klassischer Riemann-Abtastung führt zu redundanten Informationen, die Rechenressourcen unnötig binden. Lebesgue-Sampling hingegen erfasst nur relevante Zustandsänderungen, was es ideal für eingebettete Systeme und Edge-Devices macht, die über begrenzte Verarbeitungskapazitäten verfügen.

Im Kontext fehlertoleranter Systeme spielen drei architektonische Konzepte eine zentrale Rolle: Fail-Safe, Fail-Operational und Fail-Degradation. Diese Strategien verfolgen unterschiedliche Ziele in Bezug auf Systemverfügbarkeit und Sicherheit unter Fehlerbedingungen. Fail-Safe-Strategien priorisieren Sicherheit über Funktionalität. Bei einem Fehler versetzt sich das System in einen sicheren Zustand, der weitere Schäden oder Gefahren verhindert – selbst wenn dies bedeutet, dass die Funktionalität vollständig eingestellt wird. In sicherheitskritischen Anwendungen wie Bremssteuerungen wird etwa auf mechanische Rückfallmechanismen umgeschaltet, sobald die elektronische Komponente ausfällt.

Im Zusammenspiel mit datengetriebenen Methoden wie neuronalen Netzen und durch das gezielte Management von Sampling-Ressourcen entsteht eine neue Qualität prädiktiver Instandhaltung. Besonders hervorzuheben ist hierbei die Integration von Lebesgue-Sampling in hybride Modelle. Durch die selektive Datenerfassung bei Zustandsänderungen wird nicht nur das Volumen der zu verarbeitenden Daten reduziert, sondern gleichzeitig die Aussagekraft der Daten erhöht. Die Kombination aus reduzierter Abtastrate, gezielter Rechenleistung und adaptiven Lernalgorithmen ermöglicht eine ressourceneffiziente Echtzeitprognose, selbst unter eingeschränkten Systembedingungen.

Darüber hinaus ist entscheidend, dass Systemdesign und Datenstrategie nicht isoliert betrachtet werden. Die Architektur eines Systems muss Fehlertoleranz, Abtastmethoden und algorithmische Struktur als integriertes Ganzes berücksichtigen. Erst diese systemische Perspektive ermög

Wie kann der sichere und nachhaltige Umgang mit reaktiven Pulvern in der Additiven Fertigung gewährleistet werden?

Eine konsequente und sachgemäße Nutzung persönlicher Schutzausrüstung (PSA) ist daher unerlässlich. Arbeitgeber sind verpflichtet, diese bereitzustellen, während die Verantwortung für das Tragen und die ordnungsgemäße Funktionalität bei den Beschäftigten liegt. Die PSA umfasst feuerhemmende Kleidung, vorzugsweise aus Baumwolle anstelle synthetischer Materialien, geeignete Handschuhe, Atemschutzmasken gegen das Einatmen feiner Pulverpartikel und antistatisches Schuhwerk. Abhängig von Arbeitsumgebung und Aufgabe kommen Gesichtsschutz, Laserschutzbrillen und weitere Schutzeinrichtungen hinzu. Besonders wichtig ist die klare Trennung von Arbeits- und Privatkleidung, um eine Kontamination des privaten Bereichs zu vermeiden – was durch die Einrichtung separater Umkleideräume als Schleuse organisatorisch gestützt werden kann. Die regelmäßige Reinigung der Arbeitskleidung stellt insbesondere für kleinere Betriebe eine zusätzliche logistische Herausforderung dar.

Die Herstellung und Verarbeitung reaktiver Pulvermaterialien im AM-Prozess ist zugleich mit hohen energetischen und materiellen Anforderungen verbunden. Ein zentrales Ziel nachhaltiger Produktionsstrategien ist daher die Steigerung der Materialeffizienz. Zwar können nicht verwendete Pulverreste oftmals gesiebt und erneut verwendet werden, doch gilt dies nicht für alle Materialien gleichermaßen. Während etwa Stahlpulver mehrfach wiederverwendet werden kann, sind viele reaktive Metalle – wie Titan oder Aluminium – empfindlich gegenüber Oxidation und damit in der Wiederverwendung stark eingeschränkt.

Oxidationsprozesse treten insbesondere bei Luftkontakt auf – sei es während der Nutzung oder Lagerung – und verändern die chemische Zusammensetzung des Pulvers, was zu einem Verlust an Reaktivität und Qualität führt. In hochspezifischen Legierungen wie Ti-6Al-4V (Grade 5 oder 23) ist die Toleranz für Sauerstoffanteile äußerst gering, was den Spielraum für Wiederverwendung weiter einschränkt. Studien zeigen zwar, dass Titanlegierungen mehrfach wiederverwendbar sind, doch steigt mit jedem Zyklus der Sauerstoffgehalt, was die Bildung von Oxidschichten und damit eine schlechtere Schmelzverbindung im PBF-Prozess zur Folge hat. Die mechanischen Eigenschaften der Bauteile verschlechtern sich.

Zudem führt die wiederholte thermische Belastung im AM-Prozess zu strukturellen Veränderungen im Pulver – Fließfähigkeit, Packungsdichte und Korngrößenverteilung verändern sich. Partikel brechen, verklumpen oder verändern ihre Morphologie. Solche Veränderungen beeinträchtigen die Verarbeitbarkeit und führen zu unzureichender Bauteilqualität. Bei der Wiederaufbereitung – etwa durch Sieben – können Fremdpartikel (Staub, Abrieb aus der Baukammer) in das Pulver gelangen, was das Risiko einer Kreuzkontamination erhöht, insbesondere wenn Maschinen ohne gründliche Reinigung für verschiedene Materialien verwendet werden.

In der Praxis bedeutet dies, dass eine effektive Wiederverwendung strengen Überwachungs- und Analyseprozessen unterliegt. Dazu gehören Partikelgrößenanalysen, chemische Zusammensetzungsprüfungen und mechanische Tests. Diese Qualitätssicherung ist kostenintensiv, ebenso wie die benötigten spezialisierten Aufbereitungsanlagen und -verfahren. Trotz aller Bemühungen erreichen rekonstituierte Pulver häufig nicht mehr die ursprünglichen Eigenschaften. Verfahren wie Sieben oder Mischen stoßen hier an ihre Grenzen.