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Predictive Maintenance: Zehn Komponenten für eine erhöhte Batterielebensdauer

Comtrade will den Lebenszyklus von Industriebatterien im Fuhrpark intelligent verlängern.

Mit Hilfe von Predictive Maintenance sollen Batterien nachhaltiger geladen werden. (Symbolbild: DOC RABE Media/ Fotolia)
Mit Hilfe von Predictive Maintenance sollen Batterien nachhaltiger geladen werden. (Symbolbild: DOC RABE Media/ Fotolia)
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Melanie Endres

„Ein intelligentes Batteriemanagement kann dabei helfen, die Kosten und Ausfallzeiten zu verringern“, das ist der Ansatz eines kürzlich von Comtrade veröffentlichten Leitfadens zur Batteriewartung. Das Management von Batterien für Flurförderfahrzeuge, Arbeitsbühnen oder Gabelstapler steht dabei im Mittelpunkt. In den Fahrzeugen sind Comtrade zufolge häufig bereits Batteriemanagement-Systeme installiert, die den Zustand kontrollieren und die Einsatzbedingungen dokumentieren. So erfassen Batteriecontroller die Anzahl der Lade- und Entladezyklen, den Elektrolytstand, die Batterie- und Umgebungstemperatur sowie die Gesamt- und Halbspannung und die Batteriebelastung über die Nutzungsdauer. „Notwendig sind diese vielen Parameter, da Industriebatterien intensiver genutzt werden und mehr Wartung verlangen als beispielsweise eine Starterbatterie im Auto“, erklärt Sandi Horvat, Engagement Manager bei Comtrade Digital Services, die Notwendigkeit des Batteriemanagements.

Lebensdauer von Batterien verlängern

Die Steuerung der Ladezyklen sollte Horvat zufolge weitgehend automatisiert erfolgen. Eine IT-gestützte Planung kann die Lebensdauer verlängern, da bei herkömmlichen Batterien nach jedem Ladezyklus die Kapazität etwas geringer wird. Auch die jeweilige Temperatur der Batterie sollte beim Laden berücksichtigt werden, um den Ladezyklus zu optimieren und damit die Lebensdauer zu erhöhen. Weiterhin können Teil- oder Zwischenladungen sowie die Lagerung im entladenen Zustand die Lebensdauer einer Batterie verringern. Darüber hinaus schädigt eine Tiefentladung die Lebensdauer und Speicherkapazität einer Staplerbatterie. Daher haben die Fahrzeuge laut Comtrade oftmals einen eingebauten Schutz und empfehlen bei etwa 20 Prozent Entladung das Aufladen der Batterie.„Ist das Minimum erreicht, werden alle Hubfunktionen deaktiviert und es arbeitet nur noch der Antrieb, damit das Fahrzeug zur Ladestation fahren kann“, heißt es in der Mitteilung.

Automatisierte Auswertungen sind notwendig

Häufig erfolgt die Auswertung der erfassten Betriebsdaten sowie die Optimierung des Batteriemanagements noch manuell. Aber genau hier liege ein großes Potenzial für eine Automatisierung, denn Machine Learning-Algorithmen analysieren präziser und vor allem schneller die Betriebsdaten. Die gewonnenen Erfahrungswerte tragen dazu bei, die laufenden Kosten für das Batteriemanagement zu optimieren und die Lebensdauer einer Batterie zu verlängern. Ein System für das Batteriemanagement lässt sich in einem Gesamtkonzept mit zehn Komponenten beschreiben.

Zehn Komponenten für das Batteriemanagement:

  1. Eine Batterie: Sie wird in einer übergreifenden Software-Anwendung erfasst und anschließend dort kaufmännisch verwaltet. Die benötigten Funktionen hierfür könnten beispielsweise ein zusätzliches Modul in einer Lösung für das Flottenmanagement bereitstellen.
  2. Die Prozessautomatisierung: Batterien werden über eine automatisierte Erkennung wie über QR-Codes oder RFID-Tags hinzugefügt oder ausgetragen.
  3. Die Sensoren: Sie erfassen die Betriebsdaten der Batterie und leiten sie an eine Datenbank weiter.
  4. Information: Wege, wie Anwender oder Fuhrparkmanager über den Batteriestatus informiert werden. Liefert beispielsweise das Onboard-System eines Gabelstaplers nicht ausreichend detaillierte Statusinformationen, lassen sich mobile Endgeräte wie Smartphones für das Monitoring verwenden.
  5. Eine zentrale Datenbank: Sie erfasst die Betriebsdaten. Bei großen Datenmengen lässt sich zum Beispiel eine Streaming-Lösung in der Cloud betreiben, mit der sich Daten in Echtzeit verarbeiten lassen.
  6. Software für das Machine Learning: Hier werden Trendanalysen vorbereitet und das Nutzungsverhalten analysiert. Ein Ergebnis daraus ist die Komponente sieben.
  7. Die Erstellung eines Plans für ein optimiertes Ladeverhalten der Fahrzeuge
  8. Identifikation des jeweils benötigten Ladestroms: Durch schonende und intelligente Ladezyklen, die die einzelnen Zellen innerhalb einer Batterie gezielt ansteuern, wird die Lebensdauer der gesamten Batterie erhöht. Zum Hintergrund: Systeme ohne diesen Detailgrad messen nur die Gesamtspannung eines Batterieblocks und laden diesen auf, bis die gewünschte Spannung erreicht ist, erklärt Hovart. Dabei werde nicht berücksichtigt, ob einzelne Zellen schon das Maximum erreicht haben und durch zu viel Ladestrom geschädigt werden könnten. Mit einem Mikromanagement werde jede Zelle individuell geladen, bis der gewünschte Stand erreicht ist. Dies muss natürlich auch von der Ladestation unterstützt werden.
  9. Benutzerführung an der Ladestation: Sie zeigt den Mitarbeitern auf, welche Fahrzeuge zu welchem Zeitpunkt eine Aufladung benötigen. 
  10. Die Auswertung des optimierten Ladeverhaltens: Diese zeigt, wie die Lebensdauer der Batterien verlängert werden konnte. Damit sind Verantwortliche in der Intralogistik in der Lage, einen klaren ROI für ein Projekt zum Batteriemanagement zu benennen und künftige Investitionen in Batterien zu optimieren.
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