Weniger ist mehr: Intelligente, nachhaltige Hydraulik spart Ressourcen

Die aktuelle Verknappung von Energie und Rohstoffen, aber auch von Fachkräften, trifft Unternehmen weltweit. Gleichzeitig haben der Klimaschutz und die Dekarbonisierung für die Industrie weltweit eine zunehmend hohe Priorität. Intelligente, nachhaltige und sichere Hydrauliklösungen leisten für Maschinenhersteller und Endanwender der Umformtechnik und Blechbearbeitung über den gesamten Lebenszyklus hinweg einen wichtigen Beitrag zur Bewältigung dieser Herausforderungen.

Softwaretools und vorkonfigurierte Baukästen für Hydrauliksysteme vereinfachen das Engineering und beschleunigen die Inbetriebnahme. Durch die Verlagerung von vormals mechanischen Funktionen in die Software reduziert sich die Hardware-Varianz und Konzepte können schnell kundenspezifisch angepasst werden.

Schon in der Konstruktionsphase parametrieren Konstrukteure die digitalen Zwillinge intelligenter Hydrauliklösungen. Anschließend können sie auf dieser Basis die Inbetriebnahmezeit verkürzen, indem sie die gespeicherten Einstellungen auf die Hydraulikmodule übertragen. Software-Wizards führen die Techniker auch ohne spezifische Kenntnisse der Fluidtechnologie logisch durch die Inbetriebnahme. So kommen sie schneller zu stabilen und effizienten Reglereinstellungen.

Für Endanwender stehen Verfügbarkeit und Produktivität ihrer Maschinen und Anlagen im Vordergrund. Hier punktet die Hydraulik mit ihrer hohen Robustheit und Energieeffizienz. Moderne Hydraulikaggregate sowie einbaufertige autarke Achsen setzen durch ihren drehzahlvariablen Antrieb neue Maßstäbe bei Leistung und Energieeffizienz. Sie reduzieren den Energieverbrauch der Hydraulik um bis zu 80 Prozent. Intelligente Ziehkissenregler für den Unterkolben gewinnen Energie zurück und speisen sie verbrauchsmindernd wieder in die Maschine ein.

Zur Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten gewinnen datenbasierte Wartungskonzepte immer mehr an Bedeutung. Vernetzte Hydraulik überwacht den Verschleiß von Komponenten, ermöglicht den Echtzeitzugriff auf aktuelle und historische Daten und analysiert sie vorausschauend.

Aus den gewonnenen Daten können mittels Machine Learning frühzeitig Wartungsempfehlungen abgleitet werden, damit Endanwender die betroffenen Komponenten geplant tauschen können. Durch die Vermeidung von ungeplanten Stillstandszeiten und die verbesserte Planbarkeit der Wartung können sowohl erhebliche Kosten gespart als auch die Produktivität gesteigert werden. Die notwendige Investition dafür amortisiert sich häufig bereits bei der Vermeidung eines einzigen ungeplanten Anlagenstillstands.