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IoT: Predictive Maintenance am Bike
In diesem Ratgeber erklären wir dir, was Predictive Maintenance ist, wie es funktioniert und wie du die moderne Fahrradwartung für dein Bike nutzen kannst.
- Auf einen Blick
Mit Predictive Maintenance kannst du von neuen Services rund um Wartung und Instandhaltung profitieren. Die sogenannte vorausschauende Wartung kommt eigentlich aus der Industrie und soll jetzt auch in der Fahrradbranche zum Einsatz kommen. Predictive Maintenance gilt als die Zukunft der Fahrradwartung und verspricht die Zuverlässigkeit und Effizienz deines Bikes zu optimieren. Das innovative Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten, um präzise Wartungsinformationen abzuleiten und Ausfallzeiten zu minimieren. Dabei werden Störungen frühzeitig erkannt und behoben, noch bevor sie sich auf die Leistung des Bikes auswirken können. In diesem Ratgeber erklären wir dir, was Predictive Maintenance ist, wie es funktioniert und wie du die moderne Fahrradwartung für dein Bike nutzen kannst.
Was bedeutet Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist auch als vorausschauende Wartung bekannt. Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen, um Wartungsinformationen abzuleiten. Das Ziel dabei ist es, Maschinen proaktiv zu warten und Ausfallzeiten zu minimieren. Das Beste daran: Im Idealfall können Störungen rechtzeitig vorhergesagt und verhindert werden, bevor sie negative Auswirkungen auf Geräte und Maschinen haben. Dieses Verfahren unterscheidet sich deutlich von traditionellen Wartungsansätzen und ist eine Kernkomponente der Industrie 4.0.
Damit Predictive Maintenance funktioniert und eine verlässliche Vorhersage möglich ist, müssen große Datenmengen erfasst, gespeichert und analysiert werden. Hierfür kommen Big-Data-Techniken und -Datenbanken zum Einsatz. Die gesammelten Daten werden entweder an Servicezentralen oder direkt an die Hersteller übertragen. Diese Übertragung funktioniert meist über das Internet of Things, kurz IoT.
Die effiziente Durchführung von Predictive Maintenance erfordert jeweils drei Arbeitsschritte:
- Die Erfassung, die Digitalisierung und die Übermittlung von Daten
- Die Speicherung, Analyse, Prüfung und Bewertung der Daten
- Die Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse
Grundsätzlich hilft die Anwendung von Predictive Maintenance Unternehmen dabei, ihre Wartungsstrategien zu optimieren und Ausfälle von Maschinen und Arbeitsgeräten zu vermeiden. Ab sofort soll Predictive Maintenance auch an E-Bikes zum Einsatz kommen
Was ist Predictive Maintenance fürs Bike?
Die Einführung der E-Mobilität bringt nicht nur neue Möglichkeiten der Fortbewegung, sondern auch Herausforderungen mit sich. Eine davon ist die Wartung und Instandhaltung von E-Bikes und anderen elektrischen Fortbewegungsmitteln. Hier kommt das Konzept der Predictive Maintenance ins Spiel, das eine effiziente und vorausschauende Wartung ermöglicht. Wie genau das funktioniert, erfährst du im nächsten Abschnitt.
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Was ist IoT auf das Bike bezogen?
Bereits jetzt sind alternative Mobilitätskonzepte stark gefragt. Die fortschreitende Digitalisierung bringt neue Herausforderungen, die es mit neuen Methoden zu bewältigen gilt. Das heißt: Für eine nachhaltige Mobilität sind neue, möglichst emissionsfreie Antriebskonzepte erforderlich. Um die Energieeffizienz und Reichweite von Elektroantrieben weiter zu verbessern, ist eine Erhöhung der Leistungsdichte somit unerlässlich.
Hierbei sind innovative Komponenten gefragt, die Elektronik und Struktur in kompakten Abmessungen kombinieren. Allerdings führt dies zu hohen thermomechanischen Belastungen. Beispielsweise durch eine hohe Packungsdichte oder den Einsatz von Mechaniken wie der Rückgewinnung von Antriebsenergie durch elektrisches Bremsen. Ein vielversprechendes Projekt hierzu ist ePredict, welches von der Technischen Universität Dresden durchgeführt wird.
ePredict: Wichtiges Forschungsprojekt der Zukunft
Die Technische Universität Dresden ist dabei, in einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Institut für Festkörpermechanik (IFKM) und dem Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK) an der Technischen Universität Dresden, Methoden zu entwickeln, um erhobene Messdaten mit Lebensdauerprognosen für mechatronische Systeme zu verknüpfen.
Als Testfahrzeuge dienen dabei mehrere E-Fahrräder mit thermoplastischer Rahmenkonstruktion, die in vorherigen Forschungsprojekten in Zusammenarbeit mit dem ILK entwickelt wurden. Diese Bikes ermöglichen eine umfangreiche Erfassung von Messdaten zur thermomechanischen und elektrischen Belastung.
Diese Daten werden in einer Cloud gespeichert und mithilfe von künstlicher Intelligenz zur Zustandsvorhersage und Lebensdauerprognose ausgewertet. Parallel dazu werden modellbasierte Simulationen des Fahrradrahmens und elektronischer Komponenten erstellt. Die Ergebnisse sollen die Datenbasis erweitern und insbesondere für nicht getestete Fahrbedingungen und Extremsituationen genutzt werden.
Durch das ePredict-Projekt werden neue Erkenntnisse gewonnen, die dazu beitragen, die Lebensdauer, Sicherheit und Zuverlässigkeit von mechatronischen Systemen in der E-Mobilität zu verbessern. Dies ist ein wichtiger Schritt in Richtung nachhaltige und effiziente Mobilität der Zukunft. Die TU Dresden verspricht sich durch IoT am Bike weniger Verschleiß am Rad und eine Fahrradwartung, die individuell an das jeweilige Bike angepasst wird.
Gibt es das nur für E-Bike oder auch Fahrrad?
Grundsätzlich kann IoT am Bike auch bei normalen Fahrrädern zum Einsatz kommen. Allerdings empfiehlt sich Predictive Maintenance vorwiegend für E-Bikes, da hier eine Vielzahl an moderner Technik zum Einsatz kommt, die die digitalisierte Prüfung und Auswertung deutlich einfacher macht. Somit ist eine schnelle Analyse für die vorausschauende Wartung und Inspektion möglich.
Fazit: Das bringt Predictive Maintenance am Bike
Mit Predictive Maintenance können Radfahrende die Wartung ihrer E-Bikes optimieren und frühzeitig über eine anstehende Fahrradwartung informiert werden. Das Ergebnis ist eine längere Lebensdauer sowie weniger Verschleiß am Rad. Zudem soll damit eine verbesserte Sicherheit auf der Straße sichergestellt werden. IoT am Bike ermöglicht eine schnelle Ortung von Defiziten und das komplett digitalisiert. Somit gilt Predictive Maintenance als vielversprechendes Tool der Zukunft.
Mittels Connected Biking, etwa mit der eBike Flow App von Bosch, werden E-Bike Fahrende schon jetzt über anstehende Wartungstermine informiert. Zurzeit basieren diese noch auf vorab festgelegten Service-Intervallen und/oder gefahrener Strecke. Die Infrastruktur, damit E-Bikende über notwendige Profi-Checks und Wartungen mittels IoT informiert werden, ist damit aber gelegt.
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