Technisches Gebiet Die Erfindung bezieh† sich auf ein System und ein Verfahren zum Überwachen eines Verschleiss, insbesondere ein System und ein Verfahren zur technischen Instandhaltung basierend auf einer dynamischen Überwachung, von Komponenten einer Mahl- oder Walzanlage oder anderen Zerkleinerungsvorrichtung. Insbesondere betrifft die Erfindung ein System und ein Verfahren zur Überwachung eines Verschleisses einer Oberfläche bei Mahlwalzen, insbesondere von Walzenprofilen in Feinmühlen. Weiter betriff† die Erfindung eine Mahlanlage mit einem solchen System.

Mahlanlagen, wie Mühlen oder Mahlwerke, verwenden häufig zylindrische Walzen oder Walzenpaare für eine Zuführung und Zerkleinerung eines Mahl- oder Zerkleinerungsgutes. Aufgrund der erforderlichen Zerkleinerungswirkung von Mahlwalzen sind diese in der Regel mit einer harten Oberfläche versehen oder werden gegossen und bis zu einer Tiefe von z.B. 10 mm oberflächengehärfef. Unter der harten Oberfläche ist das Material der Walzen relativ weicher und neig† zu schnellerem Verschleiss, was zu einer möglichen Beschädigung der gesamten Walze und somit zum Ausfall der Mahlfunktion führen kann. Es ist deshalb vorteilhaft, den Verschleiss bei Komponenten einer Mahlanlage, insbesondere der Walzenoberflächen periodisch oder kontinuierlich zu überwachen, da dies die rechtzeitige Durchführung von Wartungsarbeiten und die Vorhersage einer zu erwartenden Restlebensdauer der Komponenten und somit eine zuverlässige Instandhaltung der Mahlanlagen ermöglicht. Hintergrund der Erfindung

Herkömmliche Mahlanlagen weisen einen Walzenstuhl als Zerkleinerungsmaschine auf, in dem das Mahlgut zwischen rotierenden Walzen aufgebrochen und zerrieben wird. Diese Bauform einer Mahlanalage ist heute die verbreitetste in industriellen Getreidemühlen. Das Mahlen in einer modernen Mühle umfasst zwei Verarbeitungsgänge, die sich typischerweise mehrfach wiederholen: Zerkleinern und Sieben. Der Walzenstuhl verrichtet das Mahlen. Hierbei wird der Mehlkern in mehreren Arbeitsgängen von den Schalenteilen gelöst. Das dabei entstehende Gemenge wird zur Trennung auf einen Plansichter geleitet. Die groben Teilchen, die noch nicht zu Mehl zerkleinert wurden, werden mittels Pneumatik oder mechanischer Transportarten wieder auf den Walzenstuhl geleitet. Ein Durchgang durch Walzenstuhl und Plansichter wird Passage genannt. Beim Schroten werden die Körner durch Riffelwalzen aufgebrochen.

Zum Auflösen werden Glattwalzen verwendet, womit die Mehl- und Schalenteile voneinander getrennt werden. Beim Ausmahlen werden die letzten Mehlteilchen von der Schale abgelöst. Das Korn durchläuft acht bis zwölf Passagen, bevor das Mehl von der Schale gelöst ist. In einem geschlossenen Gehäuse fällt das Mahlgut, z.B. das Getreide, ins obere Ende des Walzenstuhls. Dort führt eine Speisewalze es unter Gewährleistung eines steten Volumenstroms dem Mahlspalt zu. Dieser wird durch zwei horizontal oder diagonal parallel angeordnete Walzen gebildet, die (wie Zahnräder) gegenläufig sind.

Verschiedene typischerweise verstellbare Parameter sind entscheidend: (i) Abstand zwischen den Walzen (Mahlspal†), (ii) Differenzialgeschwindigkeit (Voreilung bei Riffelwalzen 1:2,5 und bei Glattwalzen 1:1,25), (iii) Anzahl der Riffel, (iv) Riffelwinkel (Drall), und (iv) Stellung der Riffel zueinander (Rücken:Rücken, Rücken:Schneide, Schneide:Schneide, Schneide:Rücken).

Bei den Mahlanlagen sollten die Einspeisevorrichtungen und die Walzen so angeordnet werden, dass vorteilhafterweise der Druck auf die Arbeitsflächen der Walzen möglichst gleichförmig ist. Figur 1 zeigt einen Walzenstuhl teils in Ansicht, teils im Schnitt. Den Zerkleinerungswalzen a und b wird das Gut mittels der Speisewalzen c und d zugeführt. Die Letztere läuft mit der gleichen Umfangsgeschwindigkeit wie die Zerkleinerungswalze b, so dass kein Stauen des Gutes an den Walzen und damit keine höhere Belastung der Mahlflächen stattfinden kann. Mittels einer Stellschraube e kann ein Schieber f so eingeregelt werden, dass die Speisewalze c der Speisewalze d nur soviel Gut zuführt, wie letztere an die Zerkleinerungswalzen a und b weitergeben kann. Um eine Erwärmung des Gutes im Walzenstuhl zu verhindern, werden die Stühle neuerdings mit einer

Aspirationsvorrichtung versehen. Zur Reinigung der Walzen können z.B. selbsttätig andrückende Bürsten dienen.

Traditionell wird der Zustand der Komponenten einer Mahlanlage, insbesondere der Mahlwalzen, überwacht, indem ein Fachmann die Walzen und das gemahlene Gut begutachtet. Hierfür kann es jedoch erforderlich sein den Mahlvorgang zu unterbrechen, wodurch es zu Standzeiten und somit Produktionsausfällen kommt. Ferner hängt es von der Erfahrung und Aufmerksamkeit des Fachmanns ab, einen Verschleiss, Schäden oder unzureichende Produktbearbeitung zu erkennen. Derartig ermittelte Ergebnisse sind ungenau und subjektiv. Zur objektiven Erfassung des Verschleiss von Mahlwalzen wurde vorgeschlagen, einen Ist-Zustand mit einem Soll- bzw. Anfangszustand zu vergleichen.

Hierfür werden zur Bewertung von Riffelwalzen z. B. Profilabdrücke der Walzenoberfläche genommen, wie in DE 10063377 Al beschrieben. Weiter wurden Analyseverfahren vorgeschlagen, die für eine optische Erfassung der Walzenoberfläche Lichtquellen und Photodetektoren vewendet, wie in WO 2017/1255 Al erläutert. Derartige Verfahren zur Bestimmung des Verschleiss von Mahlanlagen beschränken sich jedoch auf eine Analyse des momentanen Zustands der Oberfläche, so dass Schäden oder Ertragsverlust aus einem bereits vorliegenden Verschleiss nicht verhindert werden. Ferner lassen solche Verfahren weitere Parameter der Mahlanlage und deren Umgebung ausser Acht, die zum Verschleiss beitragen und die Produktivität der Mahlanlage beeinträchtigen können. Ferner sind diese Verfahren aufwendig und zeitintensiv.

Es wurden elektronische Übewachungsverfahren basierend auf einer sensorischen Datenerfassung von Messparametern entwickelt, die einen Zustand, bzw. einen Verschleiss, von Walzen einer Mahlanlage erfassen, wie etwa in WO 2021/037525 Al beschrieben. Dabei wird ein Sensor innerhalb einer Mahlwalzen angeordnet. Der Sensor ist zur Erfassung von Messwerten ausgebildet, die einen Zustand der Walzen charakterisieren. Insbesondere kann es sich dabei um einen Zustand einer Umfangsfläche der Walzen handeln. Der Zustand kann beispielsweise eine Temperatur, ein Druck, eine Kraft

(Kraftkomponente(n) in einer oder mehreren Richtungen), ein Verschleiss, eine Vibration, eine Deformation (Ausdehnung und/oder Auslenkweg), eine Drehgeschwindigkeit, eine Drehbeschleunigung, eine Umgebungsfeuchtigkeit, eine Position odereine Orientierung der Walzen sein und mit entsprechend dafür ausgebildeten Sensoren erfasst werden. Die Erfassung des Zustands der Mahlwalze erfolgt kontinuierlich während des Betriebs der

Mahlanlage. Weiter ist ein Datensender zur berührungslosen Übermittlung von Messwerten des Sensors an einen Datenempfänger und weiter an eine Steuereinheit oder ein übergeordnetes Leitsystem zur Auswertung vorgesehen, wodurch die Mahlanlage oder ein Teil davon gesteuert und geregelt werden kann. Insbesondere kann von der Steuereinheit eine Warnmeldung ausgegeben werden, falls ein vorgegebenes Warnkriterium erfüllt ist. Das Wamkriterium kann beispielsweise darin bestehen, dass der Messwert einen vorgegebenen Grenzwert überschreitet. Falls das Warnkriterium erfüllt ist, kann ein Warnsignal ausgegeben werden oder die Mahlanlage kann zum Stillstand gebracht werden, beispielsweise durch die Steuereinheit. Bei diesem Überwachungsverfahren werden jedoch Einflüsse ausserhalb der Mahlwalze ausser Acht gelassen. Es kann zu unerwünschten Standzeiten, einem Ertragsausfall und übermässigen Wartungskosten kommen.

Aus dem Dokument EP 3500370 Al ist eine Mahlanlage mit Mahlwalzen bekannt, die in den Walzen mehrere Sensoren zur Erfassung von Messwerten aufweist, die einen Zustand der Walzen beschreiben, und die dazu ausgelegt ist den Betrieb der

Mahlanlage mittels einer Steuereinheit zu optimieren und eine verbleibende Lebensdauer, bzw. einen Verschleisszustand, der Walzen anzugeben. Die Sensoren sind zum Beispiel als Temperatursensoren zur Ermittlung eines Temperaturprofils der Walzen, als Vibrationssensoren zur Detektion der Walzenvibration und als Accelerometerzum Überwachen einer Drehzahl, Beschleunigung oder Verzögerung der Walzen ausgelegt und übermitteln ihre Messwerte an die Steuereinheit. Die Steuereinheit umfasst eine maschinell lernende Einheit, mit der der Walzenbetrieb, wie etwa die Breite eines Spalts zwischen zwei Walzen oder die Parallelität der Walzen, basierend auf den empfangenen Messdaten automatisiert optimiert wird. Weiter wird mittels der maschinell lernenden Einheit die verbleibende Lebensdauer und ein Verschleisszustand der Walzen bestimmt. Dabei kann die maschinell lernende Einheit eine Überwachungseinheit zum Überwachen der empfangenen Messwerte und eine Lerneinheit umfassen. Die Überwachungseinheit erfasst z. B. die zeitliche Entwicklung der Temperatur, der Spaltbreite und Drehzahl in Abhängigkeit von einem Ist- und einem Soll-Wert. Die Lerneinheit führt den Lemvorgang durch Verknüpfung des Ist- und Soll-Werts durch. Damit kann der Betrieb der Mahlanlage mittels der maschinell lernenden Einheit in Bezug auf Form, Drall, und Oberflächenzustand der Walzen optimiert werden. Dabei wird zwar die verbleibende Lebensdauer und der Verschleisszustand der Komponenten der Mahlanlage berücksichtigt. Es wird aber keine Aussage zur Optimierung von Warfungsarbeiten zur Instandhaltung der Mahlanlage erreicht. Dadurch können unnötige Kosten und Standzeiten entstehen und die Effizienz der Mahlanlage beeinträchtigt werden.

Zusammenfassung der Erfindung Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein System und ein Verfahren zum Überwachen eines Verschleiss von Komponenten einer Mahl- oder Walzanlage, insbesondere zur technischen Instandhaltung über die Lebensdauer solcher Anlagen, zur Verfügung zu stellen, die eine kosten- und materialsparende Wartung der Anlage, einen optimalen Zeitpunkt für einen Austausch von Komponenten der Mahlanlage und eine kosten- und materialsparende Integration des Verschleissverhaltens der Anlage in deren

Lebenszyklus ermöglichen. Insbesondere soll ein solches System und ein Verfahren für Mahl oder Walzanlage bereitgestellt werden, die Standzeiten für Wartungsarbeiten verringern und gleichzeitig einen übermässigen Ertragsausfall, Qualitätsverlust sowie Materialverbrauch über den Lebenszyklus der Anlage vermeidet. Weiter soll für derartige Anlagen eine rechtzeitige Anzeige zur Durchführung von Wartungsarbeiten und eine Vorhersage einer zu erwartenden Restlebensdauer von Mahlwalzen dieser Anlagen bereitgestellt werden. Das der Erfindung übergeordnet zugrunde liegende technische Problem besteht zusammenfassend darin, ein Verfahren und ein System für eine Anlage zum Vermahlen und/oder Schroten insbesondere von Körnerfrüchten anzugeben, mit dem die Vermahlung und/oder Schrotung optimiert und automatisiert durchgeführt werden kann, und welche die Betriebssicherheit und Lebensdauer einer solchen Mahlanlage erhöhen.

Nach der vorliegenden Erfindung werden diese Aufgaben durch ein Verfahren und ein System zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage und durch eine Mahlanlage mit einem solchen System mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche erreicht. Darüber hinaus können aus den abhängigen Ansprüchen und den zugehörigen Beschreibungen weitere vorteilhafte Ausführungsformen und -Varianten abgeleitet werden.

Ein Verfahren und ein System zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage, insbesondere zur Überwachung eines Verschleiss an Mahlwalzen oder einem Mahlwalzenpaar der Mahlanlage, nach der Erfindung ermittelt einen optimierten künftigen Zeitpunkt für eine Wartung der Mahlanlage, insbesondere eine Wartung einer Mahlwalze, bzw. eines Mahlwalzenpaars. Das Verfahren dient insbesondere der Instandhaltung der Mahlanlage überden Lebenszyklus Anlage. Im Folgenden kann das Verfahren auch kurz als Überwachungsverfahren oder als Instandhaltungsverfahren bezeichnet werden. Das Verfahren wird mittels eines Systems ausgeführt, das eine Steuereinheit zur Steuerung der Mahlanlage, insbesondere zur Steuerung der Mahlwalzen, bzw. Mahlwalzenpaare, eine Sensorik zum Erfassen von Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente, insbesondere einer Mahlwalze oder eines Mahlwalzenpaares, und zum Erfassen von Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Betriebszustands der Mahlanlage, eine Analyseeinheit zur Analyse eines Verschleissverhaltens der Mahlanlage sowie wenigstens einen Datensender und wenigstens einen Datenempfänger zum Austausch von Daten umfasst.

Die Sensorik erfasst die Messdaten zum Verschleisszustand wenigstens einer Komponente, insbesondere einer Mahlwalze oder eines Mahlwalzenpaares, und die Messdaten zum Betriebszustand der Mahlanlage periodisch oder kontinuierlich über die Zeit und stellt die Messdaten der Analyseeinheit z. B. mittels eines Datensenders zur Verfügung. Die Sensorik kann hierfür mehrere Messsensoren umfassen.

Die Analyseeinheit ordnet den Messdaten zu wenigstens einem der Parameter zum Verschleisszustand von wenigstens einer Komponente einen Verschleissgrad der wenigstens einen Komponente zu. Weiter ordnet die Analyseeinheit dem Verschleissgrad einen Wartungsverlust zu, der einem Mahlertragsverlust aufgrund einer technischen Wartung der wenigstens einen Komponente entspricht. Der Wartungsverlust kann z. B. durch einen Ausfall eines Mahlertrags aufgrund eines Stillstands der Mahlanlage und/oder der Kosten zur Behebung des Verschleiss bestimmt werden. Der Wartungsverlusf kann somit z. B. vom Umfang und einer Zeitdauer erforderlicher Wartungsarbeiten und -materialien zur Behebung eines Verschleiss an der Komponente abhängen. Aus mehreren zu unterschiedlicher Zeit erfassten Messdaten zum Verschleisszustand leitet die Analyseeinheit einen künftigen Verschleisszustand zu einem Zeitpunkt T in der Zukunft ab. Dem künftigen Verschleisszustand ordnet die Analyseeinheit einen künftigen Verschleissgrad und einen künftigen Wartungsverlust zu. Beispielsweise kann der künftige Verschleisszustand durch übliche Extrapolationsverfahren aus den periodisch oder dynamisch erhobenen Messdaten ermittelt werden. Der künftige Verschleissgrad und der künftige Wartungsverlust sind mit dem künftigen Verschleisszustand korreliert und können somit aus diesem abgeleitet werden.

Dabei kann die Analyseeinheit in einer digitalen Cloud-Plattform vorgesehen sein. Somit kann die Analyseeinheit von mehreren geografisch getrennten Standorten aus zum Einsatz bei unterschiedlichen Mahlanlagen verwendet werden. Die Analyseeinheit kann dadurch in einfacher Weise aktualisiert und mehrfach genutzt werden. Weiter ordnet die Analyseeinheit den Messdaten zu wenigstens einem

Parameter zum Betriebszustands der Mahlanlage einen Mahlertragswert zu, der den Ertrag aus dem Betrieb der Mahlanlage angibt. Die Analyseeinheit vergleicht den Mahlertragswerf mit einem vorgegebenen Ertragssollwert der Mahlanlage und bestimmt einen Mahlertragsverlust relativ zum Ertragssollwert. Der Ertragssollwert kann z. B. durch eine technische Anlagenspezifikation des Anlagenherstellers oder Anlagenbetreibers gegeben sein. Auch kann der Ertragssollwert ein theoretischer idealer Ertragswert für die zu überwachende Mahlanlage sein, der aus den technischen Kenndaten dieser Anlage errechnet wird, oder der Ertragssollwert kann durch einen praktischen Testlauf der Anlage bestimmt werden solange noch kein Verschleiss von Anlagenkomponenten vorliegt. Der aus den Messdaten zum Betriebszustand ermittelte Mahlertragswerf zu einem aktuellen

Zeitpunkt liegt aufgrund von Verschleiss der Mahlkomponenten, insbesondere Mahlwalzen, bzw. Mahlwalzenpaar, in der Regel unterhalb des für eine Mahlanlage vorgegebenen Ertragssollwerts, wodurch sich ein Verlust an Mahlertrag ergibt. Beispielsweise wird der Ertrag aus dem Mahlbetrieb der Mahlanlage dadurch verringert, dass auf Grund von Verschleiss ein erhöhter Energiebedarf der Anlage besteht oder zusätzliche Passagen zur Beibehaltung einer Mahlqualität erforderlich sind. Aus mehreren zu unterschiedlicher Zeit erfassten Messdaten zum Befriebszustand leitet die Analyseeinheif einen künftigen Betriebszusfand und daraus einen künftigen Mahlertragsverlust zu einem Zeitpunkt I _rieb in der Zukunft ab. Der künftige Betriebszustand kann beispielsweise durch Extrapolationsverfahren ermittelt werden. Der künftige Mahlertragsverlus† korreliert mit dem künftigen und kann daher aus den Messdaten des Betriebszustand ermittelt werden.

Die Analyseeinheif optimiert einen Wartungszeitpunkt in der Zukunft, indem als künftiger Wartungszeitpunk† derjenige Zeitpunkt festgeleg† wird, an dem der künftige Wartungsverlust im Wesentlichen dem künftigen Mahlertragsverlust entspricht. Vorteilhaft erfolgt eine dynamische Optimierung, wobei die Analyseeinheit periodisch oder dynamisch aktuelle Messdaten eines Verschleisszustands einer Komponente und aktuelle Messdaten bezüglich eines Betriebszustands der Mahlanlage fortlaufend in die Analyse des Verschleissverhaltens einbezieht und einen aktualisierten Verschleissgrad, einen aktualisierten Wartungsverlust sowie einen aktualisierten Mahlertragsverlust bestimmt und daraus einen aktuell optimierten künftigen Wartungszeitpunkt ermittelt. Das Überwachungsverfahren nach der vorliegenden Erfindung verwendet die technischen Parameter zur Bestimmung des Zustands der Mahlanlage und ermittelt in Abhängigkeit dieser technischen Parameter Vorkehrungen zur technische Instandhaltung der Mahlanlage. Mit dem Überwachungsverfahren kann dadurch die technische Funktionsweise einer Mahlanlage über einen gesamten Lebenszyklus der Mahlanlage optimiert werden. Insbesondere können unerwünschte oder übermässig lange Standzeiten der Mahlanlage verkürzt oder vermieden werden, eine Beeinträchtigung des Mahlertrags kann minimiert werden und eine Verringerung der Mahlkapazitä† über die Zeit vermindert werden. Dadurch lässt sich die Lebensdauer der Mahlanlage und deren Profitabilität verlängern, bzw. verbessern. Das Übeiwachungsverfahren unterstützt zudem einen schonenden Umgang mit Materialien und anderen Ressourcen.

In einer vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens ermittelt die Analyseeinheif aus den Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente und/oder aus den Messdaten zum Betriebszustand der Mahlanlage wenigstens eine für einen spezifischen Verschleiss erforderliche spezifische Wartungsarbeit. Vorteilhaft legt die Analyseeinheif einen künftigen Wartungszeitpunkt für diese erforderliche spezifische Wartungsarbeit als denjenigen Zeitpunkt festgelegt, an dem der spezifische künftige Wartungsverlust resultierend aus diesem spezifischen Verschleiss dem spezifischen künftigen Mahlertragsverlust resultierend aus diesem spezifischen Verschleiss entspricht. Beispiele für spezifische Wartungsarbeiten sind ein Ersatz eines Walzenschafts, eines Walzenstumpfs oder eines Walzenlagers oder der gesamten Walze, ein Ausbalancieren der Walzen sowie ein Schleifen und Polieren bei Glattwalzen. Das Überwachungsverfahren kann für jeden solchen spezifischen Verschleiss einen künftigen Wartungszeifpunkt fesflegen.

In einerweiteren vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens aggregier† die Analyseeinheif Messdaten unterschiedlicher Parameter zum Verschleisszustand wenigstens einer Komponente und/oder unterschiedlicher Parameter zum Betriebszustands der Mahlanlage mittels einem Aggregiermodul. Auf der Basis der aggregierten Messdaten kann die Analyseeinheit der wenigstens einen Komponente einen aggregierten Verschleissgrad und einen zugehörigen aggregierten Verschleissverlust zuordnen. Weiter kann die Analyseeinheif dem Betriebszustands der Mahlanlage einen aggregierten Mahlertragswertverlust zuordnen. Beispielsweise können in den aggregierten Verschleissgrad Messdaten bezüglich der Temperatur, der Vibration und der Drehgeschwindigkeit einer Mahlwalze, des Spaltabstands eines Mahlwalzenpaares, der Umgebungsfeuchtigkeit, etc. einfliessen. In den aggregierten Mahlertragswertverlust können Messdaten zum Energieverbrauch der Mahlanlage, der Quantität und Qualität des Mahlertrags, etc. einbezogen werden. Eine Vielzahl von Messsensoren der Sensorik können Messdaten zu unterschiedlichen Parametern erfassen und an die Analyseeinheif übermitteln. Die Analyseeinheif aggregiert die Vielzahl von Messparametern zu einem aggregierten Verschleisszustand, bzw. einem aggregierten Betriebszustand. Dabei kann vorteilhaft auch eine Gewichtung unterschiedlicher Parameter erfolgen. Beispielsweise können Parameter, die zur

Bestimmung eines Verschleiss einer Komponente eine höhere Relevanz haben, eine höhere Gewichtung haben als Parameter, die weniger relevant sind.

Vorteilhaft können auch Messdaten zu unterschiedlichen Verschleissarten, wie etwa den oben erwähnten spezifischen Verschleissarten, und/oder unterschiedlichen Komponenten berücksichtigt werden und zu einem gemeinsamen Verschleissgrad der Komponente oder der gesamten Mahlanlage aggregiert werden. Den unterschiedlichen Verschleissarten und Komponenten kann dabei wiederum eine unterschiedliche Gewichtung zugeordnet werden.

Durch die Verwendung von aggregierten Messresultaten ist es möglich den Einfluss unterschiedlicher Verschleissarten und deren Auswirkungen auf den Betrieb der Mahlanlage in die Bestimmung des Wartungsverlusts und des Mahlertragsverlusts einzubeziehen. Es kann eine ganzheitliche Betrachtung erfolgen, bei der die einzelnen Einflussfaktoren auf die technische Gesamtleistungsfähigkeit der Mahlanlage berücksichtigt sind. Für das erfindungsgemässe Überwachungsverfahren umfasst die Sensorik des

Überwachungssystems vorteilhaft mehrere Messsensoren, die in oder nahe der Mahlanlage verteilt angeordnet sind. Vorzugsweise werden Messsensoren verwendet, die Messdaten zu einer Temperatur von Komponenten, einem Rollenprofil und/odereiner Rauigkeit von Mahlwalzen der Mahlanlage, einer Drehgeschwindigkeit der Mahlwalzen, einer Vibration der Mahlwalzen, einem Abstand von Walzen eines Mahlwalzenpaares, einen

Energieverbrauch der Mahlanlage, einer Produktionsquantität der Mahlanlage, einem Mahlgrad des gemahlenen Mahlgutes, einer Zeit seit einer letzten Wartung und/oder Standzeiten der Mahlanlage erfassen. Die Messsensoren zur Bestimmung des Rollenprofils von Riffelwalzen erfassen insbesondere eine Kontur der Riffel, z. B. deren Winkel, Steigung, Abrundung, etc.. Für Glattwalzen wird insbesondere die Oberflächenstruktur erfasst. Die Messsensoren können auch als Sensoreinheiten mit mehreren Bauelementen ausgebildet sein. Beispielsweise kann eine optische Sensoreinheif vorgesehen sein, die unter anderem eine Lichtemitter und einen Lichtempfänger, wie etwa eine Kamera, umfasst.

Bei einer Ausführungsform des Überwachungssystems sind beispielsweise an einer Mahlwalze der Mahlanlage wenigstens ein Temperafursensor und ein Vibrationssensor angeordnet. Weiter kann die Mahlwalze vorteilhaft wenigstens einen Datensender und einen Mikroprozessor umfassen, um Messdaten über die Mahlwalze für die Analyseeinheit bereit zu stellen. Dadurch wird eine Art Walzenverschleissmessvorrichtung an der Mahlwalze bereitgestellt.

In einerweiteren vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens erstellt die Analyseeinheit mittels eines Regressionsmoduls und/oder eines Interpolationsmoduls eine Prognose des künftigen Wartungsverlusts und des künftigen Mahlertragsverlusts. Das Regressionsmodul verwendet beispielsweise die Temperatur, den Oberflächenzustand und die Vibration einer Mahlwalze als unabhängige Parameter, um das Verhalten des Verschleissgrads zu bestimmen und für die Zukunft zu ermitteln. Ebenso können der Energieverbrauch, der Mahlgrad des Mahlgutes und dessen Quantität zur Bestimmung des Mahlertragsverlusts verwendet werden, um daraus einen Wert für die Zukunft zu ermitteln. Durch den Einsatz eines Regressions- oder Interpolationsmoduls können bewährte statistische Verfahren zur Überprüfung des technischen Zustands der Mahlanlage und zur Bestimmung des Verschleissverhaltens herangezogen werden.

In einer wiederum einerweiteren vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens umfasst die Analyseeinheit ein Modul zum maschinellen Lernen und kann den künftigen Wartungsverlust und den künftigen Mahlertragsverlust automatisiert ermitteln, insbesondere können diese Werte automatisiert optimiert werden. Mit dem Modul zum maschinellen Lernen, kurz maschinelles Lernmodul, ist es möglich, den künftigen Wartungszeitpunkt selbst-adaptiv zu optimieren. Das maschinelle Lernmodul kann für verschiedene Arten von maschinellem Lernen ausgebildet sein, beispielsweise für überwachtes Lernen, nicht-überwachtes Lernen, teilüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen, transduktives Lernen, Multi-Task-Lernen, und dergleichen. Mit Hilfe des maschinellen Lernmoduls kann die Analyseeinheit kontinuierlich den

Analyseprozess anpassen, wobei die von der Sensorik fortlaufend erfassten Messdaten und Sollwerte für den Betrieb der Mahlanlage verwendet werden können.

In einer vorteilhaften Weiterführung dieser Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens kann das Modul zum maschinellen Lernen ein Regelsignal an die Steuereinheit zur Regelung des Betriebs der Mahlanlage senden, womit der Betrieb der Mahlanlage entsprechend einem vorteilhaften, bzw. gewünschten Wartungszeitpunkt derart selbst-adaptiv optimiert wird, dass der künftige Wartungszeitpunkt dem vorteilhaften Wartungszeitpunk† entspricht. Im Lebenszyklus der Mahlanlage können sich im praktischen Einsatz der Anlage verschiedene Zeitpunkte für eine Wartung anbieten. Beispielsweise kann eine Wartung der Anlage vorteilhaft eingeplant werden, wenn die Mahlanlage an verändertes Mahlgut angepasst wird oder die Anlage aus anderen z. B. auch nicht technischen Gründen angehalten werden soll. Ein solcher vorteilhafter Wartungszeitpunkt kann vor oder nach einem von dem Überwachungssystem ermittelten zukünftigen Wartungszeitpunk† liegen. Durch das maschinell lernende Modul kann daraus im Umkehrschluss ein optimierter Betrieb der Mahlanlage bestimmt werden. Vorteilhaft kann dabei eine Optimierung des Betriebs der Mahlanlage durch eine Optimierung in Bezug auf eine Parallelität von Mahlwalzen einer Walzenpaarung, einen Abstand der Mahlwalzen zueinander und/oder eine Drehgeschwindigkeit der Mahlwalzen, basierend auf den von dem Modul zum maschinellen Lernen ermittelten künftigen Wartungsverlust und den künftigen Mahlertragsverlust erfolgen. Ist beispielsweise ein vorteilhafter Wartungszeitpunkt nur etwas später als ein von der Analyseeinheit ermittelter künftiger Wartungszeitpunkt, kann der Betrieb dahingehend optimiert werden, dass von der Steuereinheit ein etwas schonenderer oder energiesparender Mahlbetrieb oder dergleichen eingestellt wird. Dies kann z. B. bei unvorhersehbaren Ereignissen der Fall sein, die ein übliches Wartungsprozedere verunmöglichen. Liegt der vorteilhafte Wartungszeitpunk† im Gegensatz dazu früher als ein von der Analyseeinheit ermittelter künftiger Wartungszeitpunk†, dann kann der Betrieb intensiviert werden, wodurch ein schnellerer Verschleiss erfolgen kann, der jedoch schon zu dem früheren vorteilhaften Wartungszeitpunk† behoben werden kann.

In noch einerweiteren vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens werden zusätzlich zu den Messdaten der Sensorik auch

Spezifikationsdaten der Mahlanlage und/odereines zu mahlenden Mahlgutes aus einem Datenpool zum Optimieren des Wartungszeitpunkt in der Zukunft, für die Bestimmung des künftigen Wartungsverlust und des künftigen Mahlertragsverlusts verarbeitet. Der Datenpool kann z. B. mittels einer Cloud-Plattform zur Verfügung gestellt werden. Der Datenpool stellt vorteilhaft Daten betreffend einer spezifischen Mahlanlage bereit, insbesondere Daten zu Kosten für Material und Arbeit bei einer Wartung, Energiekosten zum Betrieb der Mahlanlage am Standort der Anlage und/oder Informationen zum Mahlgut, wie vorteilhafte Temperaturbereiche zum Vermahlen, übliche Anzahl an erforderlichen Passagen, Kaufpreis des Mahlgutes oder Verkaufspreis des gemahlenen Mehls. Vorteilhaft können diese Spezifikationsdaten kontinuierlich an aktuelle Werte angepasst werden, so dass auch im künftigen Wartungszeitpunkt aktuelle Spezifikationsdaten berücksichtigt werden können. Vorteilhaft kann der Datenpool Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente und/odereines Betriebszustands von anderen, vergleichbaren Mahlanlagen bereitstellen, um die Bestimmung des künftigen Wartungsverlust und des künftigen Mahlertragsverlusts durch Vergleich und/oder Einbezug dieser Messdaten zu optimieren. Hierbei kann das Modul zum maschinellen Lernen von diesen anderen, vergleichbaren Mahlanlagen lernen und den optimalen Wartungszeitpunk† selbst-adaptiv weiter verbessern. Das erfindungsgemässe Überwachungssystems ist vorteilhaft aus Einheiten und/oder Modulen aufgebaut, die zumindest teilweise in der Cloud-Plattform zur Verfügung gestellt werden. Zudem kann die Cloud-Plattform als Datenspeicher für die Messdaten genutzt werden. Die Cloud-Plattform dient als große zentrale Datenbank und stellt Arbeitseinheiten zur Ausführung des Verfahrens bereit, die für unterschiedliche Mahlanlagen an verteilten Standorten genutzt werden können. Die Ausgestaltung des Überwachungssystems an den einzelnen Mahlanlagen kann daher vereinfacht und kostengünstig gestaltet werden.

In einerweiteren vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens kann eine Ausgabeeinheit einen Verschleissgrad wenigstens einer Komponente und/oder einen Wartungsverlust bzgl. wenigstens einer Komponente und/oder einen Mahlertragsverlust der Mahlanlage als zeitlichen Verlauf visuell anzeigen. Vorteilhaft werden dabei auch künftige Werte und der ermittelte künftige Wartungszeitpunk† angezeigt. Ein Betreiber der Mahlanlage kann die Entwicklung des Anlagenverschleiss in einfacher Weise von der Anzeige ablesen. Dabei können die einzelnen Verschleissgrade und Verlustwerte zu verschiedenen Komponenten, die projizierten Werte und auch die aggregierten Werte angezeigt werden. Vorteilhaft umfass† die Ausgabeeinheit ein visualisiertes, massgeschneidertes Dashboard-Format, das derart ausgebildet ist, dass eine automatisierte Anzeige von Verschleissberichten, empfohlenen künftigen Wartungszeiten mit Vorhersagen, bzw. mit Empfehlungen zum Walzenwechsel und Informationen zum Mahlbetrieb und zu dessen Optimierung erfolgt. Der Betreiber kann die Berichte auf sein persönliches Untemehmenskonto übertragen erhalten, wodurch die Prozesstransparenz verbessert wird. Beispielsweise kann ein Hersteller von Mahlanlagen eine Service-Software bereitstellen, in der individuelle Daten des Betreibers und Daten zu dessen Mahlanlage verwaltet werden können. Der Betreiber nutzt diese Service-Software, indem ein Unternehmenskonto auf der Software-Plattform eingerichtet wird, um die Daten und Informationen zur Mahlanlage für einen Betreiber einfach und transparent zugänglich zu machen.

In abermals einer vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens können die Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente und eines Betriebszustands der Mahlanlage mittels der Datensender in eine Cloud-Plattform geladen werden und/oder der Datenpool mit Daten betreffend einer spezifischen Mahlanlage und/oder Daten betreffend anderer, vergleichbarer Mahlanlagen können in einer Cloud-Plattform zur Verfügung gestellt werden. Die dezentrale Lagerung, Speicherung und Verarbeitung dient der

Verfahrenssicherheit und erweitert das Verarbeitungsvolumen. Dadurch kann mit dem Überwachungsverfahren ein zuverlässiger Wartungsplan erstellt und ohne Verzögerungen fortlaufend aktualisiert werden, wie es mit lokalen Speicherkapazitäten nur bedingt der Fall ist. In einerweiteren vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen

Überwachungsverfahrens empfiehlt ein Servicemodul des Überwachungssystems basierend auf dem ermittelten künftigen Wartungsverlust und dem künftigen Mahlertragsverlus† automatisiert einen zeitlichen Ablauf einer Wartung der Mahlanlage. Zusätzlich oder alternativ kann das Servicemodul ein Angebot für eine Wartung der Komponenten und/oder eine zugehörige Wartungsbestellung automatisiert erstellen. Beispielsweise leitet ein Servicemodul hierfür aus dem ermitteltem Verschleisszustand ein erforderliches Wartungsprozedere ab. Das Prozedere kann einen zeitlichen Ablauf von einzelnen Wartungstätigkeiten und eine Auflistung von Material, das auszutauschen ist, umfassen. Daraus kann automatisiert ein Angebot mit Terminplan und Kostenaufstellung erstellt werden. Ein Betreiber der Mahlanlage kann dieses Angebot annehmen, wodurch das Wartungsprozedere automatisiert aktiviert werden kann. Etwa kann Material bestellt und Wartungsfachkräfte können gebucht werden.

In einer nächsten vorteilhaften Variante des erfindungsgemässen Überwachungsverfahrens und des Überwachungssystems wird ein Identifikationsmittel an wenigstens einer der überwachten Komponenten, insbesondere an einer Mahlwalze, bereitgestellt. Das Identifikationsmittel weist elektronisch gespeicherte Daten bezüglich der Komponente auf. Mittels des Identifikationsmittels kann die Komponente der Mahlanlage eindeutig identifiziert werden. Beispielsweise kann das Identifikationsmittel individuelle Daten der Komponente und bezüglich mindestens einer Eigenschaft der Walze bereitstellen, wie etwa mindestens eine ihrer Dimensionen, ihre Bombierung und/oder eine Produktnummer. Hierfür kann die Komponente beispielsweise wenigstens einen Datenspeicheraufweisen, derz. B. als RFID-Chip ausgebildet ist. Die im Datenspeicher gespeicherten Daten können vorteilhaft berührungslos mittels eines Datensenders an die Analyseeinheit übertragen werden. Dabei ist es möglich, dass die Daten des Identifikationsmittels mittels des gleichen Datensenders übertragen werden, mittels dem die Messdaten bzgl. des Verschleisszustands und des Betriebszustands übertragen werden. Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung wird zudem durch eine Mahlanlage mit Mahlwalze, insbesondere mit Riffel- oder Glattwalzen gelöst, die ein System wie oben beschrieben umfasst. Die erfindungsgemässe Mahlanlage ist vorzugsweise zum Mahlen von Weizen und/oder Roggen und/oder Durum und/oder Hafer und/oder Gerste und/oder Erbsen und/oder Kichererbsen und/oder Hülsenfrüchte und/oder Raps und/oder Soja und/oder Kakao und/oder Kaffee als Mahlgut ausgebildet.

Bei einem einfachen Bespiel zur Anwendung des erfindungsgemässen Überwachungssystems und -Verfahrens werden Messparameter der Walzenverschleissmessvorrichtung auf eine digitale Cloud-Plattform hochgeladen und die gemessenen Messparameter der Walzenverschleissmessvorrichtung automatisch von der Analyseeinheit der digitalen Plattform analysiert. Ein Betreiber kann eine automatisierte Anzeige der Verschleissergebnisse als Berichte mit Vorhersagen und Empfehlungen zum Walzenwechsel und Angaben zur Prozesstransparenz und Optimierung und in dem visualisierten, massgeschneiderten Dashboard-Format auf seinem persönlichen Unternehmenskonto übertragen erhalten. Die Analyseeinheit verknüpft die Messergebnisse mit dem Servicemodul zum Erstellen eines Riffel- und Glattwalzen-Sanierungs- & Austauschservice und zum automatisierten Erstellen eines Angebot und einer entsprechenden Bestellung über die Sanierungs-/Austauschleistungen Riffel- und Glattwalzen. Ein gleiches Vorgehen kann bei anderen Komponenten angewendet werden, wie etwa bei Speisewalzen, Stellelementen, Einspeiseeinrichtungen und dergleichen.

Mit dem System und dem Verfahren zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer hierfür eingerichteten Mahlanlage wird die Instandhaltung der Anlage und die Produktion von gemahlenem Gut über den gesamten Lebenszyklus verbessert und optimiert. Die Qualität und die Quantität des Mahlresultats wird nachhaltig verbessert. Ein rückläufiger Ertrag aus der Mahlanlage wird vermieden.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung werden im Folgenden anhand der Figuren dargestellt, die lediglich zur Erläuterung dienen und nicht einschränkend auszulegen sind. Aus den Figuren offenbar werdende Merkmale der Erfindung sollen einzeln und in jeder Kombination als zur Offenbarung der Erfindung gehörend betrachtet werden. In den Figuren zeigen:

Fig. 1 : einen Walzenstuhl einer Mahlanlage nach dem Stand der Technik teils in

Ansicht und teils im Schnitt,

Fig. 2: schematische Darstellung eines Systems zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage, insbesondere an Mahlwalzen der Mahlanlage, nach der vorliegenden Erfindung,

Fig. 3: schematische Darstellung eines Ablaufs des Verfahrens zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage nach der Erfindung,

Fig. 4a &. 4b: graphische Darstellung einer Analyse durch eine Analyseeinheit eines Überwachungssystems nach der vorliegenden Erfindung, Fig. 5a - 5d: Beispiele von Verschleiss bei Riffelwalzen,

Fig. 6a &. 6b: Verschleissanalyse bei Oberflächen von Glattwalzen,

Fig. 7: Beispiel Messbericht für Verschleissanalyse aus Fig. 6a & 6b,

Fig. 8a & 8b: Verschleissanalyse bei Oberflächen von Riffelwalzen,

Fig. 9a: Beispiel Messbericht für Verschleissanalyse aus Fig. 8a & 8b, Fig. 9b: Beispiel Analysebericht für Verschleissanalyse aus Fig. 8a &. 8b, Fig. 9c: Beispiel Messbericht für Verschleissanalyse aus Fig. 8a & 8b,

Fig. 10a & 10b: schematische Darstellung einer Rillentechnology bei Riffelwalzen,

Fig. 1 1 : tabellarische Übersicht zu Riffeltypen bei Riffelwalzen

Fig. 12: schematische Darstellung von Parameterwerten bei Riffelwalzen mit

Verschleiss,

Fig. 13: Interaktionsfeld zur Eingabe von Spezifikationsdaten, und

Fig. 14: grafisches Beispiel eines Analysemodells zur Bestimmung eines künftigen Wartungszeitpunkts. Detaillierte Beschreibung bevorzugter Ausführungsvarianten

Zur Einführung des Gebiets der Erfindung zeigt Figur 1 Komponenten eines Walzenstuhls einer Mahlanlage teils in Ansicht, teils im Schnitt, wie er aus dem Stand der Technik bekannt ist. Den Zerkleinerungswalzen a und b wird das Mahlgut mittels der Speisewalzen c und d zugeführt. Die Letztere läuft mit der gleichen Umfangsgeschwindigkeit wie die Zerkleinerungswalze b, so dass nie ein Stauen des Gutes an den Walzen und damit eine höhere Belastung der Mahlflächen stattfinden kann. Mittels einer Stellschraube e kann ein Schieber f so eingeregelt werden, dass die Speisewalze c der Speisewalze d nur soviel Gut zuführt, wie letztere an die Zerkleinerungswalzen a und b weitergeben kann. Um eine Erwärmung des Gutes im Walzenstuhl zu verhindern, werden die Stühle neuerdings mit einer Aspirationsvorrichtung versehen. Zur Reinigung der Walzen können z.B. selbsttätig andrückende Bürsten dienen.

Ein Verfahren und ein System zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage und zum Instandhalten der Mahlanlage nach der Erfindung und Varianten dazu werden in den Figuren beispielhaft und auszugsweis erläutert. Als Übersicht ist in Figur 2 ein solches Überwachungssystem schematisch dargestellt. Eine Mahlanlage 1 zur Verarbeitung, bzw. zum Vermahlen, eines Mahlgutes 100 zu einem gemahlenen Mahlprodukt 1 10 umfasst wenigstens ein Paar von Mahlwalzen 2, die den Zerkleinerungswalzen a und b aus Figur 1 entsprechen. Im Folgenden stehen die Mahlwalzen 2 stellvertretend für verschiedene Komponenten der Mahlanlage, deren Verschleiss mit dem erfindungsgemässen System überwacht wird, um die Erläuterung der Erfindung zu vereinfachen.

Weiter umfasst das Überwachungssystem eine Steuereinheit 3 zur Steuerung der Mahlanlage, insbesondere des Walzenpaares 2, die vorteilhaft in der Mahlanlage angeordnet ist. Ferner ist eine Sensorik 4 zum Erfassen von Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente, insbesondere der Mahlwalzen, und eines Betriebszustands der Mahlanlage vorgesehen. Die Sensorik 4 umfasst eine Vielzahl von Messsensoren zum Erfassen von Messdaten zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente und/oder eines Betriebszustands der Mahlanlage. Beispielsweise umfasst die Sensorik einen oder mehrere Temperatursensoren 4.1 zur Messung der Temperatur der Mahlwalzen 2, deren Umgebung und/oder des gemahlenen Mahlprodukts 110, einen oder mehrere Vibrationssensoren 4.2 zur Messung einer Vibration der Mahlwalzen 2, ein oder mehrere Accelerometer 4.3, vorzugsweisen zumindest einen für je eine Mahlwalze 2, einen oder mehrere Feuchtigkeitssensor 4.4 zum Erfassen der Feuchtigkeit der Umgebung der Mahlwalzen 2 und/oder des Mahlprodukts 110, einen Energieverbrauchssensor 4.5 zum Erfassen eines Energieverbrauchs der Mahlanlage 1 und Sensoren 4.6 zum Erfassen von Messdaten zur Qualität und Quantität des Mahlprodukts 110. Weiter können Messsensoren 4.7 zur Ermittlung einer Oberflächenbeschaffenheit, bzw. eines Oberflächenzustands, eines Abstands der Mahlwalzen 2 und der Parallelität der Mahlwalzen 2 zueinander und Messsensoren 4.8 zum Ermitteln eines Identifikationsmittels 5 der Mahlwalzen 2 vorhanden sein. Die Messsensoren 4.1 ... 4.8 der Sensorik 4 delektieren Verschleissmessdaten 40 zu technischen Parametern bezüglich eines Verschleisszustands einer Komponente, insbesondere der Mahlwalzen 2 der Mahlanlage 1 , wie etwa die Beschaffenheit der Walzenoberfläche, den Walzenabstand, die Walzenparallelität und die Walzentemperatur. Weiter detektieren die Messsensoren 4.1 ... 4.8 der Sensorik 4 Betriebsmessdaten 50 zu technischen Parametern eines Betriebszustands der Mahlanlage 1, wie etwa den Energieverbrauch, die Umgebungstemperatur und -feuchtigkeit, die Umdrehung, bzw. Änderung der Umdrehung der Mahlwalzen 2 und Messdaten zu Qualität (z. B. Körnigkeit des Mahlprodukts) und Quantität (wie etwa ein Gewicht, bzw. eine Änderung des Gewichts des Mahlprodukts). Die Sensorik erfasst die Messdaten 40 zum Verschleisszustand wenigstens einer Komponente und die Messdaten 50 zum Betriebszustand der Mahlanlage periodisch oder kontinuierlich über die Zeit, so dass eine sich über einen definierten Zeitraum erstreckende Messreihe vorliegt. Der definierte Zeitraum kann sich z. B. ab einer ersten Inbetriebnahme der Mahlanlage oder ab einer letzten Wartung oder ab anderen vorbestimmten Ereignissen der Mahlanlage erstrecken.

Eine Analyseeinheit 6 des Überwachungssystems analysiert ein Verhalten der Mahlanlage 1 in Bezug auf einen Verschleiss der Komponenten, bzw. eine verschleissbedingte Veränderung des Betriebs der Mahlanlage über die Zeit. Die Analyseeinheit 6 kann in einer Rechnervorrichtung, wie einem Computer, der Mahlanlage 1 vorgesehen sein. Vorteilhaft ist die Analyseeinheit 6 gemäss der Erfindung jedoch in einer

Cloud-Plattform 7 vorgesehen. Damit kann die Analyseeinheit 6 Bestandteil eines Überwachungssystems für unterschiedliche, voneinander unabhängige Mahlanlagen sein. Durch Verwendung einer Cloud-Plattform als zentrale Stelle für die Analyseeinheit 6 kann ferner eine hohe Arbeitskapazität für das System bereitgestellt werden und die Rechnervorrichtung der Mahlanlage kann mit einer niedrigeren Arbeitsleistung ausgebildet sein. Die von der Sensorik 4 erfassten Messdaten 40 und 50 zu technischen Parametern der Mahlanlage 1 werden durch einen oder mehrere Datensender 8, die in der Mahlanlage 1 vorhanden sind, bevorzugt berührungslos für die Analyseeinheit 6 bereitgestellt. Die Datensender 8 können vorteilhaft an den zu überwachenden Komponenten oder in deren näheren Umgebung vorgesehen sein. Zum Beispiel kann ein Datensender an einer Mahlwalzen, vorzugsweise an beiden Mahlwalzen 2, vorgesehen sein. Weitere Datensender können an einer Energieversorgung der Mahlanlage, in einem Lagerraum des Mahlgutes 100 und/oder einem Lagerraum für das Mahlprodukt 1 10 vorgesehen sein. Vorteilhaft können die Messsensoren mit den Datensendern ausgestatte† sein. Die Daten können mittels einer Netzwerkverbindung an die Analyseeinheit 6, bzw. an die Cloud- Plattform 7 übermittelt werden. Vorteilhaft werden die Messdaten auf einem Speicherplatz in der Cloud-Plattform 7 gespeichert und der Analyseeinheit 6 zur Verfügung gestellt. Zum Empfangen der Messdaten umfasst die Analyseeinheit 6, bzw. die Cloud-Plattform 7 wenigstens einen Datenempfänger 9.

Weiter kann das System zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage nach der Erfindung einen Datenpool 10 umfassen. Der Datenpool 10 ist vorteilhaft ebenfalls in der Cloud-Plattform 7 vorgesehen, kann aber auch z. B. in der Rechnereinheit der Mahlanlage 1 untergebrach† sein. Der Datenpool kann zusätzliche Daten bereithalten, die für eine Analyse eines Verschleiss und eines künftigen

Wartungszeitpunk† hilfreich sind. Beispielsweise können Spezifikationsdaten 60 der Mahlanlage 1 in dem Datenpool gespeichert sein. Die Spezifikationsdaten 60 können anlage-spezifische Daten und Schwellenwerte für die Mahlproduktion umfassen, wie etwa einen Ertragssollwert, einen Temperatursollwert für die Mahlwalzen 2 und/oder das Mahlgut 100, bzw. das Mahlprodukt 1 10, einen Feuchtigkeitssollwert für das Mahlprodukt, Sollwerte für die Oberflächenbeschaffenheit, Parallelität und den Abstand der Mahlwalzen 2, Massangaben der Mahlwalzen 2, Informationen zum Mahlgut 100, Informationen bzgl. Kosten, Verfügbarkeit und erwartetem Energieverbrauch der Komponenten, Informationen zum Mahlprodukt 1 10, wie etwa Solltemperatur, Sollfeuchtigkeit und Verkaufswert. Die Spezifikationsdaten 60 können in dem Datenpool 10 fortlaufend aktualisiert werden, so dass die Analyseeinheit 6 zu jedem Zeitpunkt mit aktuellen Spezifikationsdaten 60 versorgt werden kann.

Die Gesamtheit der über die Zeit erfassten Daten bestehend aus Verschleissmessdaten 40, Betriebsmessdaten 50 und ggf. Spezifikationsdaten 60 bilden einen mehrdimensionalen Datenraum, der die Grundlage für die Analyseeinheit 6 zum

Ermitteln eines optimalen Wartungszeitpunkts in der Zukunft zur Wartung eines Verschleisses und zur Instandhaltung der Mahlanlage bilden. Hierfür weist die Analyseeinheit mit einem Analysealgorithmus konfiguriert, der aus den im Datenraum verfügbaren Daten einen künftigen Verschleissverlauf, einen künftigen Wartungsverlust und einen künftigen Mahlertragsverlust ermittelt. Aus diesen Projektionen ermittelt die Analyseeinheit dann einen optimalen künftigen Wartungszeitpunkt. Im Wesentlichen können statistische Verfahren und/oder experimentelle Modellverfahren zur Analyse der Daten und für eine Verlaufsvorschau verwendet werden, wobei Konfidenzniveaus und mit den Parametern verknüpfte Wahrscheinlichkeiten vordefinier† werden können. Die Analyseeinheit 6 kann auch ein Modul zum maschinellen Lernen 1 1 umfassen, das die Ermittlung des künftigen Wartungszeitpunkts automatisiert optimiert. Das maschinelle Lernmodul 11 greift hierfür auf die Daten im Datenraum zurück und wendet maschinelle Lernverfahren an, insbesondere Verfahren basierend auf einer Mustererkennung, um die Analyse eines Verschleissverlaufs kontinuierlich zu verbessern. Dabei identifiziert das maschinelle Lernmodul 11 Zusammenhänge in Mustern in einem analysierten Datensatz aus dem Datenraum und wendet diese Zusammenhänge auf neue Datensätze an, wie etwa auf Datensätze von anderen Mahlanlagen oder von anderen Zeitfenstern der Datenerfassung. Dabei kommt vorteilhaft ein auf überwachtem Lernen basierender Algorithmus zum Einsatz. Der

Algorithmus wird dabei mit bestehenden Messdatenreihen und dazugehörigen bekannten Verschleissmerkmalen und zugehörigen Ertragsverlusten trainiert. Als Zielvariable wird der Zeitpunkt der Wartung ermittelt, an dem ein Gesamtmahlerfragsverlust optimiert ist. Alternative kann auch ein auf unüberwachtem Lernen basierender Algorithmus verwendet werden, insbesondere wenn nur wenige Vergleichsmessdaten für einen Zusammenhang zwischen Verschleiss und Mahlerfragsverlusf zur Verfügung stehen.

Das System zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage nach der Erfindung kann weiter eine Ausgabeeinheit 12 umfassen, welche die Ergebnisse aus der Datenanalyse, insbesondere den Verlauf eines Verschleisses und einen ermittelten künftigen Warfungszeitpunkt, als zeitlichen Verlauf visuell anzeigt. Vorteilhaft wird auch ein Verlauf über den Wartungszeitpunkt hinaus angezeigf, um einen zu erwartenden Verschleissverlauf und Mahlertragsverlust zu veranschaulichen, falls ein Verschleiss nicht behoben, also keine Wartung durchgeführt wird. Die Ausgabeeinheit 12 kann an der Mahlanlage 1 , wie etwa an der Rechnereinheit, vorgesehen sein. Ferner kann die Ausgabeeinheit 12 auf einem mobilen Gerät, wie einem Smartphone odereinem Tablet, ausgebildet sein, das über ein Netzwerk mit der Analyseeinheit kommuniziert.

Neben der visuellen Darstellung eines Verlaufs der technischen Parameter und von Analyseresultaten, können quantitative Angaben bezüglich eines Betriebszustandes und eines Verschleissveriaufs angezeigf werden. Beispiele für eine graphische Darstellung der Resultate aus dem Überwachungsverfahren sind in Zusammenhang mit den Figuren 7 und 9a bis 9c erläutert.

Ferner kann das Überwachungssystem nach der Erfindung ein Servicemodul 13 umfassen, das vorzugsweise basierend auf den Analyseresultaten einen zeitlichen Ablauf einer Wartung der Mahlanlage empfiehl† und/oder ein Angebot für eine Wartung der Komponenten und/ oder eine Wartungsbestellung automatisiert erstellt. Das Servicemodul 13 kann hierfür z. B. auf Spezifikationsdafen 60 aus dem Datenpool 10 zurückgreifen, wie etwa eine Verfügbarkeit von Ersatzkomponenfen, Kosten zu den Komponenten, Kosten für Arbeit, etc. Das Angebot kann vorteilhaft auf der Ausgabeeinheit 12 angezeigf werden. Vorteilhaft ist das Servicemodul 13 in der Cloud-Plattform 10 vorgesehen und kann Bestandteil mehrerer Überwachungssysfeme sein, die für unterschiedliche Mahlanlagen vorgesehen sind.

In Figur 3 ist beispielhaft ein Ablauf des Verfahrens zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage, insbesondere an Mahlwalzen der Mahlanlage, nach der Erfindung dargelegt. Die einzelnen Schritte des Verfahrensveriaufs können dabei im Wesentlichen in Echtzei† und kontinuierlich ablaufen oder das Verfahren kann in vorbestimmfen Zeifintervallen durchgeführt werden, womit die Analyseresultate periodisch aktualisiert werden können. Alternative, kann das Verfahren auch durch manuelle Aktivierung ausgelöst werden, beispielsweise wenn eine Aktualisierung gewünscht wird. Zunächst werden bei dem Überwachungsverfahren nach der vorliegenden Erfindung in einem Datenerfassungsschritt 200 von der Sensorik 4 die Messdaten 40 zum Verschleisszustand wenigstens einer Komponente und die Messdaten 50 zum Betriebszustand der Mahlanlage periodisch oder kontinuierlich über die Zeit erfasst. Die Messdaten 40 und 50 werden wie oben beschrieben für die Analyseeinheit 6 bereitgestellt. In einem weiteren Datenerhebungsschrift 210 können die Spezifikationsdaten 60 für die Analyseeinheit 5 bereitgestellt werden. Wie in diesem Verfahrensbeispiel gezeigt, können die Spezifikationsdaten 60 Informationen zur Produktionskapazität, zur Produktionsquantität, zu den Energiekosten, den Preisen für An- und Verkauf des Mahlgutes und des Mahlprodukts und einen Ertragssollwert enthalten. Insbesondere können die Spezifikationsdaten Informationen bzgl. spezifischer Wartungsarbeiten umfassen, wie etwa Kosten zur Sanierung und zum Austausch einer Mahlwalze, Transportkosten, Kosten auf Grund eines Produktionsausfalls und Arbeitskosten. Die Spezifikationsdaten 60 können dabei zum Beispiel aus dem Datenpool 10 abgerufen werden, in der Rechnereinheit der Mahlanlage gespeichert sein oder anderweitig zur Verfügung gestellt werden.

In einem Analyseschritt 220 ordnet die Analyseeinheit 6 den Messdaten 40 zu wenigstens einem Parameter zum Verschleisszustand wenigstens einer Komponente einen Verschleissgrad und dem Verschleissgrad einen Wert für einen Warfungsverlust 300 zu (siehe Figur 4) , der einem Ertragsverlust aufgrund einer technischen Wartung der wenigstens einen Komponente entspricht. Weiter leitet die Analyseeinheit aus mehreren zu unterschiedlicher Zeit erfassten Messdaten 40 zum Verschleisszustand einen künftigen Verschleisszustand zu einem Zeitpunkt in der Zukunft ab und ordnet dem künftigen Verschleisszustand einen künftigen Verschleissgrad und einen künftigen Wartungsverlust 310 zu. Gleichzeitig ordnet die Analyseeinheit den Messdaten 50 zu wenigstens einem

Parameter zum Betriebszustand der Mahlanlage einen Mahlerfragswert zu, der den Erfrag aus dem Betrieb der Mahlanlage angibt, und bestimmt einen Mahlertragsverlust 320 relativ zu einem Ertragssollwert 330 der Mahlanlage 1 . Weiter leitet die Analyseeinheit 6 aus mehreren zu unterschiedlicher Zeit erfassten Messdaten 50 zum Betriebszustand einen künftigen Betriebszustand und daraus einen künftigen Mahlertragsverlust 340 zu einem

Zeitpunkt in der Zukunft ab. Aus diesen Analyseschritten ermittelt die Analyseeinheit 6 einen optimierten Warfungszeitpunkt in der Zukunft TW, indem als künftiger Warfungszeitpunkt TW derjenige Zeitpunkt festgeleg† wird, an dem der künftige Wartungsverlust 310 dem künftigen Mahlertragsverlust 340 entspricht. Die einzelnen Analysewerte 300, 310, 320 und 340 sowie der künftige Wartungszeitpunkt TW können von der Analyseeinheit 6 mittels statistischer Verfahren und/oder empirischer Modellverfahren ermittelt werden, wie oben ausgeführt. Beispielsweise kann die Analyseeinheit 6 mittels eines Statistikmoduls 14 des Überwachungssystems, wie etwa einem Regressions- und/oder Interpolationsmoduls, eine Prognose des künftigen Wartungsverlusts und des künftigen Mahlertragsverlusts erstellen. Das Statistikmodul 14 kann in der Analyseeinheit 6 und/oder der Cloud-Plattform 7 vorgesehen sein. Insbesondere kann das Statistikmodul 14 Bestandteil des Moduls zum maschinellen Lernen 11 sein. Das Modul zum maschinellen Lernen 1 1 kann auf der Grundlage von maschinellen Lernverfahren, wie vorher erwähnt, die Analyse der Daten und die Bestimmung des künftigen Wartungszeitpunkt TW weiter verbessert. Nach Ermittlung der Analyseresultate werden diese dem Betreiber der Mahlanlage 1 in einem Analysebericht mittels der Ausgabeeinheit 12 zur Verfügung gestellt, wie z. B. in den Figuren 7 und 9a bis 9c näher erläutert wird. Weiter können dabei dem Betreiber mittels des Servicemoduls 13 und der Ausgabeeinheit 12 ein Wartungsplan zur Instandhaltung der Mahlanlage 1 vorgeschlagen werden. Letztlich kann die Analyseeinheit vorteilhaft zumindest den aktuellen Verschleissgrad und den aktuellen Mahlertragswert an die Steuereinheit zur automatisierten Steuerung der Mahlanlage übermittelt. Vorzugsweise werden auch die prognostizierten Werte an die Steuereinheit zur Optimierung der Steuerung der Mahlanlage gesendet. Zudem wird in Figur 3 das weitere Vorgehen zur Wartung und Instandhaltung der Mahlanlage 1 geschildert. In einem Wartungsschritt 230 wird der Wartungsplan gemäss dem Angebot des Servicemoduls 13 umgesetzt. In einem Aktualisierungsschritt 240 werden die Betriebsdaten und Spezifikationsdaten, falls erforderlich, aktualisiert. Beispielsweise wird der Zeitpunkt der letzten Wartung der betroffenen Komponenten und deren Identifikationsmerkmal hinterlegt und es kann ein aktualisierter Ertragssollwert erfasst werden. Optional kann in einem Abschlussschritt 250 beispielsweise mittels der Analyseeinheit 6 eine Abrechnung der Wartungsarbeiten erfolgen. Dabei kann beispielsweise auch ein Vergleichswert ermittelt und angegeben werden, der einen Verlustbetrag anzeig†, der vermieden wurde, indem die Mahlanlage zu dem ermittelten optimierten Wartungszeitpunk† anstatt zu einem früheren oder späteren Zeitpunkt gewartet wurde. Der Verlustbetrag entspricht somit einem Betrag der gespart wurde, indem eine Wartung zum optimierten Wartungszeitpunkt durchgeführt wurde.

In Figur 4a ist eine graphische Darstellung der Ergebnisse aus einer Analyse der Analyseeinheit 6 gemäss dem Übetwachungsverfahren nach der vorliegenden Erfindung gezeigt. Der Graph gibt auf der x-Achse Einheiten für einen zeitlichen Verlauf, bzw. eine Masseinheit für einen entgangenen Mahlertrag und einen Verlust aufgrund eines erhöhten Energieverbrauchs, die durch Verschleiss der Mahlkomponenten verursacht werden. Auf der y-Achse gibt der Graph Kosteneinheiten für diese Masseinheiten, bzw. Kosten über den zeitlichen Verlauf an. Der Graph ist derart normiert, dass keine Kosten, kein entgangener Mahlertrag und kein Verlust aufgrund erhöhten Energieverbrauchs erfolgen, sofern die

Mahlanlage einen Ertrag produziert, der dem Ertragssollwert für die Anlage entspricht. Eine Energieverlustkurve 300 und eine Ertragsveriustkurve 310 beginnen daher am Nullpunkt des Graphen. Über die Zeit steigt der Verschleissgrad an den Komponenten der Mahlanlage und der Mahlertrag beim Betrieb der Mahlanlage nimmt ab. Das heisst der Wert des entgangenen Mahlertrags und der Verlust aufgrund eines erhöhten Energieverbrauchs nehmen zu. In dem gezeigten Beispiel ermittelte die Analyseeinheit einen linearen Anstieg für den entgangenen Mahlertrag und den Verlust aufgrund erhöhten Energieverbrauchs über die Zeit. Zudem wird in dem Graph der Verlauf an Ertragsverlust aufgrund einer Wartung der Mahlanlage über die Zeit, bzw. das Alter der Mahlanlage, als Wartungsverlustkurve 320 angezeigt. Zu Beginn des Betriebs einer Mahlanlage, insbesondere bei einer ersten Inbetriebnahme einer Mahlanlage, zum Zeitpunkt Null, liegt kein oder nur ein vernachlässigbarer Verschleiss der Komponenten der Mahlanlage vor. Sollte dennoch eine Wartung, beispielsweise lediglich zur Inspektion der Komponenten, durchgeführt werden, muss die Mahlanlage angehalten werden, wodurch ein durch die Wartung verursachter Wartungsverlust entsteht. Der Wartungsverlust setzt sich z. B. aus dem entgangenen Ertrag, wenn der Mahlbetrieb stillsteht, und den Aufwand zur Durchführung der Wartung oder Inspektion zusammen. Zu Beginn der Inbetriebnahme der Mahlanlage ist daher der Wartungsverlust sehr hoch. Mit zunehmendem Alter und damit zunehmendem Verschleiss der Komponenten nimmt der Wartungsverlust ab. Bei dem gezeigten Beispiel hat die Analyseeinheit einen exponentiellen Abfall der Kurve 320 ermittelt. Es wird betont, dass die Kurven 300, 310 und 300 zu den Verlustwerten der Mahlanlage nur für einen Zeitraum in der Vergangenheit durch Messdaten bestimmt werden. Für einen Zeitraum in der Zukunft werden die Kurven durch die Analyseeinheit auf der Grundlage von Messdaten, ggf. von Spezifikationsdaten und ggf. von zusätzlichen zur Verfügung stehenden Informationen ermittelt. Zu einem aktuellen Zeitpunkt TA kann damit ein Wartungszeitpunk† TW in der Zukunft optimal festgelegt werden, indem derjenige Zeitpunkt bestimmt wird, an dem der künftige Wartungsverlust, dargestellt durch die Kurve 320, dem künftigen Mahlertragsverlust, dargestellt durch die Kurve 310 entspricht. Es wird angemerkt, dass anstelle von separaten Kurven für die Energieverlustkurve 300 und die

Erfragsverlustkurve 310 eine Mahlertragsverlustkurve ermittelt werden kann, welche auf den aggregierten Daten zu diesen Kurven basiert. Die aggregierte Mahlerfragsverlustkurve spiegelt somit den zusammengefassten Wert aller Faktoren wieder, welche den Mahlertrag aufgrund von Verschleiss schmälern. In Figur 4b ist eine graphische Darstellung der Ergebnisse aus einer Analyse der

Analyseeinheit 6 zu einer anderen Mahlanlage gezeigt. Die x-Achse und die y-Achse entsprechen den Achsen aus Figur 4a. Hier wurde eine aggregierte Mahlertragsverlustkurve 410 ermittelt, welche den Verlust an Mahlertrag angib†, der durch einen entgangenen Gewinn und erhöhte Energiekosten verursacht durch Alterung und Verschleiss der Anlagenkomponenten verursacht wird. Die Kurve beginnt nicht am Ursprung des Graphen, da zu diesem Zeitpunkt bereits ein Mahlertragsverlust vorliegt. Ein Wartungsverlust wird durch die Wartungsverlustkurve 420 angegeben. Wie im vorhergehenden Beispiel nimmt der Wartungsverlust exponentiell mit der Zeit ab. Ein optimierter Wartungszeitpunkt in der Zukunft wird durch den Schnittpunkt der Graphen 410 und 420 ermittelt, an dem der künftige Wartungsverlust dem künftigen Mahlertragsverlust entspricht. Der Verlauf eines Gesamtverlusts wird durch Graph 460 angegeben, wofür der Mahlertragsverlust und der Wartungsverlust addiert werden. In Figur 4b werden zudem Zeitbereiche definiert, die einem Zeitraum für eine vorsorgliche Wartung 430, einem Zeitraum für eine vorhergesagte optimierte Wartung 440 und einem Zeitraum für eine Wartung bei Ausfall von Komponenten 450 entsprechen. Ein aktueller Zeitpunkt TA liegt in der Regel im Bereich 430 einer vorsorglichen Wartung, bei der jedoch ein höherer Ertragsverlust bei Stillstand der Mahlanlage vorlieg†, als durch die Wartung kompensiert werden kann. Ein künftiger optimaler Wartungszeitpunk† TW liegt im Zeitraum für eine vorhergesagte optimierte Wartung 440, in dem sich die Kurven 410 und 420 einander annähern in dem der Scheitelpunkt der Gesamtverlustkurve 460 liegt. Um diesen Scheitelpunkt verläuft die Gesamtverlustkurve 460 zumindest annähernd waagerecht, so dass sich der Gesamtverlustkosten zu unterschiedlichen Zeiten in diesem Bereich nur geringfügig unterscheiden. DerZeitraum für eine vorhergesagte optimierte Wartung 440 könnte z. B. durch einen Bereich der Gesamtverlustkurve 460 bestimmt werden, in dem die Kurve eine Steigung von weniger als 15 Grad, vorzugsweise weniger als 10 Grad und besonders bevorzugt weniger als 5 Grad aufweist. Somit ergibt sich ein optimierter Wartungszeitraum im Sinne der vorliegenden Erfindung. Eine spätere Wartung birgt die Gefahr des Ausfalls der Mahlanlage aufgrund eines Versagens von Mahlkomponenten, was zu einem stark erhöhten Mahlertragsverlust führt.

Zusammengefasst, wird mit Hilfe der vorliegenden Erfindung der Betrieb von Mahlanlage verbessert, indem die Wartung und die Instandhaltung der Anlage optimiert wird. Dies erfolgt durch eine technische Überwachung der Anlagenkomponenten und der mit der Anlage verarbeiteten Produkte. Weiter wird der Betriebe verbessert, indem eine Digitalisierung der Überwachung erfolgt und Überwachungsergebnisse übersichtlich und verständlich angezeigt werden. Ein Verfahren und ein System nach der vorliegenden Erfindung sind zum Messung des Verschleisszustandes von Getreideverarbeitungswalzen einschliesslich Riffel- und Glattwalzen für entsprechendes Mahlgut unter Verwendung einer Walzenverschleissmessvorrichtung geeignet. Messparameter der Walzenverschleiss- messvorrichtung werden vorteilhaft auf einen digitale Cloud-Plattform hochgeladen und die gemessenen Messparameter der Walzenverschleissmessvorrichtung automatisch von der Analyseeinheit der digitalen Plattform analysiert. Ein Benutzer erhält eine automatisierte Anzeige der Verschleissergebnisse und -berichte mit Vorhersagen und Empfehlungen zum Walzenwechsel und zusätzliche Prozesstransparenz/Optimierung in einem visualisierten, massgeschneiderten Dashboard-Format auf seinem persönlichen Unternehmenskonto übertragen, das ihm bei ein Analgenhersteller als Serviceleistung zur Verfügung stellen kann. Für einen Betreiber einer Mahlanlage ist es von äusserster Wichtigkeit Ertragsverluste und Standzeiten zu vermeiden. Ertragsverluste entstehen aus technischer Sicht insbesondere durch die Abnutzung der Komponenten der Mahlanlage, was zu einem Abfall der Durchlaufleistung führt. Bei Verschleiss von Mahlwalzen zum Vermahlen eines Mahlgutes ist ein höherer Andruck der Walzen eines Mahlwalzenpaares erforderlich, wodurch der Energieverbrauch der Mahlanlage steigt.

In den Figur 5a bis 5d sind verschiedene Beispiele von Oberflächenbeschaffenheiten bei Riffelwalzen gezeigt, die unterschiedliche Verschleissdefekte aufweisen. Dabei zeigt der Graph 900 eine aktuelle Riffelkontur und der Graph 910 eine Ideallinie dieser Riffelwalze zum Vergleich. Bei einer rein visuellen Überprüfung sind derartige Verschleissunterschiede nicht erkennbar. Der erhöhte Energieverbrauch führt zu einer Erwärmung der Mahlkomponenten und deren Umfelds, wodurch die Feuchtigkeit im Umfeld und im Mahlprodukt vermindert wird. Somit führt ein Verschleiss zu verminderter Produktqualität und -quantität. Es ist daher entscheidend den richtigen Zeitpunkt für eine Wartung oder einen Austausch der Komponenten, insbesondere der Mahlwalzen, zu finden, um eine hohe Produktqualität beizubehalten und die Betriebskosten zu optimieren. Bei der Vermeidung der negativen Auswirkungen durch Verschleiss ist das Verfahren und das System zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage sowie die Mahlanlage mit einem solchen System nach der vorliegenden Erfindung behilflich. Nachfolgend wird das Verfahren am Beispiel von Verschleiss an Glattwalzen und Riffelwalzen von Mahlanlagen erläutert. Das Verfahren kann aber auch bei anderen Komponenten der Mahlanlage angewendet werden. Vereinfach† dargestell† kann eine Oberflächentemperatur einer Mantelfläche wenigstens einer Walze der Mahlanlage und/oder die Temperatur eines Mahlproduktes gemessen werden, und zwar mit wenigstens zwei Temperaturfühlern, welche an unterschiedlichen Stellen der wenigstens einen Walze odereines Produktschleiers die Temperatur messen. Bei einem Überwachungsverfahren nach der Erfindung ist es möglich, die Temperatur dort zu erfassen und zu überwachen, wo sie erzeugt wird, nämlich an der Oberfläche der Walzen. Ferner wird zur Überwachung der Walzentemperatur die Temperatur eines Mahlproduktes unmittelbar überwacht, da die Walze Wärme auf das Mahlprodukt überträgt und durch die Messung der Temperatur des Mahlproduktes ein Rückschluss auf die Temperatur der Mahlwalzen möglich ist.

In einem Ausführungsbeispiel des Verfahrens und des Systems zum Überwachen eines Verschleiss an Komponenten einer Mahlanlage wird auf einer Überwachungsvorrichtung für eine automatisierte Optimierung einer Steuerung einer Mahlanlage aufgebaut, wie sie in der Patentschrift EP 3500370 Bl der Anmelderin dargestell† ist. Bei dieser Überwachungsvorrichtung wird die Steuerung der Mahlanlage, insbesondere deren Mahlwalzen, durch die Auswertung von Messdaten zu Komponenten der Mahlanlage mittels einer maschinell lernenden Einheit über die Lebensdauer automatisiert optimiert. Die Überwachungsvorrichtung bestimmt jedoch keinen optimierten Wartungszeitpunk† basierend auf Verschleissmessdaten, Betriebsmessdaten, Spezifikationsdaten und ggf. zusätzlichen Informationen, wie es die vorliegende Erfindung vorschlägt. Zumindest für die Ausgestaltung der Mahlanlage, die Anordnung von Messsensoren an Mahlwalzen, die Beschreibung von Verschleiss an Glattwalzen und an Riffelwalzen und anderen mit dem Betrieb von Mahlanlagen zusammenhängende Merkmale bei der vorliegenden Erfindung wird vollumfänglich auf die Beschreibung dazu aus der Patentschrift EP 3500370 Bl zurückgegriffen. Diese Beschreibung soll hiermit in die Beschreibung der vorliegenden Erfindung aufgenommen werden. Dies betrifft insbesondere die Beschreibung folgender Figuren aus EP 3500370 Bl . In Figur 2 wird die Erkennung eines Riffeltyps einer Riffelwalze mittels Messwerten an der Walze beschrieben, wobei die Oberflächenstruktur der Walze sowohl in der x-Achse, wie in dery-Achse angegeben wird. In den Figuren 3 und 4 wird eine Mahlanlage beschrieben, die eine

Mahlwalze mit mehreren Temperatursensoren und Datensendern aufweis†. Die Figuren 5a und 5b zeigen zwei mögliche Ausführungsvarianten des Integrierens von Sensoren in eine oder beide Walzen der Walzenpaarung der Mahlanlage. In Figur 5a wie 5b wird die Beschleunigungsmessung mittels eines Accelerometers durchgeführt. In Figur 6 wird ein Ausführungsbeispiel zur Anordnung von Messsensoren an einer Mahlanlage gezeigt. Als Messsensor wird z. B. ein Verschleisssensor, ein Drucksensor, ein Temperatursensor, ein Vibrationssensor, ein Beschleunigungssensor/Accelerometer, ein Kraftsensor oder ein Deformationssensor, etc. eingesetzt. Figur 7 schildert die Anordnung von Messsensoren. Die Figuren 8 und 9 erläutern die Integration von Messsensoren. Bei einer Variante des Überwachungsverfahrens nach der vorliegenden

Erfindung wird die Oberflächenbeschaffenheit von Glattwalzen 2.1 , wie sie beispielhaft in Figur 6a gezeigt sind, kontinuierlich oder periodisch geprüft. Mit den Messdaten der Messsensoren kann der zeitliche Verlauf der Rauigkeit der Oberfläche überwacht werden. In Figur 6b ist die Oberflächenrauigkeit über die Länge der Walze gezeigt. Die Beschaffenheit der Oberfläche kann beispielsweise mittels optischer Messsensoren erfasst werden. Vorzugsweise wird die Rauigkeit der Oberfläche aber mit einem Abtastmesssensor ermittelt, der eine empfindliche Diamantspitze umfasst, welche die Oberfläche abtastet. Aus den Abtastmessdaten ermittelt die Analyseeinheit das Oberflächenprofil und ermittelt daraus einen Verschleisszustand, bzw. Verschleissgrad der Glattwalze. Dies erfolgt beispielweise durch Vergleich mit einem theoretischen oder idealen Referenzoberflächenprofil, oder durch Vergleich unterschiedlicher Messungen über die Zeit. Weiter ordnet die Analyseeinheit dem Verschleissgrad einen Wartungsverlust zu, sofern bei diesem Verschleissgrad ein Wartung durchgeführt würde. Der Warfungsveriust kann z. B. aus den aktuellen Messdaten zu Qualität und Quantität des Mahlprodukts zum Zeitpunkt des betrachteten Verschleissgrads ermittelt werden. Der Wartungsverlust kann auch anhand eins Referenzwerts für den Mahlertrag ermittelt werden. Aus dem Verlauf des Verschleissgrads, bzw. des Wartungsverlusts ermittelt die Analyseeinheit einen künftigen Verschleissgrad und einen künftigen Wartungsverlust zuordnet. Weiter ermittelt die

Analyseeinheit über die Zeit der Messung der Oberflächenrauigkeit den tatsächlichen Mahlerfragswert aus Betriebsdaten der Mahlanlage während diesem Zeitraum. Daraus wird einen tatsächlicher Mahlertragsverlust relativ zu einem Ertragssollwert der Mahlanlage bestimmt, woraus ein künftiger Mahlertragsverlust in der Zukunft ableitet wird. Mittels dieser ermittelten Prognosen für den Wartungsverlust und den Mahlertragsverlust legt die

Analyseeinheit einen Wartungszeitpunk† TW in der Zukunft optimiert fest, indem als künftiger Wartungszeitpunk† TW derjenige Zeitpunkt festgelegt wird, an dem der künftige Wartungsverlust aufgrund des Verschleisses der Oberfläche der Glattwalze dem künftigen Mahlertragsverlust entspricht, wie es in den Figuren 4a und 4b gezeigt ist. In Figur 7 ist ein Beispiel für einen Messbericht gezeigt, wie er von der

Ausgabeeinheit für die Messdaten aus Figur 6b angezeigt werden kann. In dem Bericht erhält ein Betreiber neben Angaben zur Messmethode, wie Messort, Messarf und Rollenidentifikation, auch Angaben zu einem mittleren Rauhigkeitswert gemäss der Norm DIN EN ISO 4287 und eine Klassifikation der Rauigkeit, wie etwa «in Ordnung», «übetwachen» oder «kritisch».

Bei einerweiteren Variante des Überwachungsverfahrens nach der vorliegenden Erfindung wird die Oberflächenbeschaffenheit von Riffelwalzen 2.2, wie sie beispielhaft in Figur 8a gezeigt sind, kontinuierlich oder periodisch geprüft. Mit den Messdaten der Messsensoren kann derzeitliche Verlauf eines Verschleiss der Riffel überwacht werden. In Figur 8b ist eine aus den Messdaten ermittelte Oberflächenkontur der Riffel gezeigt. Bei dem Überwachungsverfahren wird der Verlauf Abnutzung dieser Kontur über die Zeit überwacht und daraus ein Verschleissverlauf für die Zukunft generiert. Wie bei der vorhergehenden Variante des Verfahrens für Glattwalzen, ermittelt die Analyseeinheit aus den Messdaten zur Oberflächenkontur einen Verschleisszustand der Riffelwalze und ordnet diesem einen Verschleissgrad und einen Wartungsverlust zu. Weiter wird aus mehreren zu unterschiedlicher Zeit erfassten Messdaten ein künftiger Verschleisszustand abgeleitet sowie ein zugehöriger künftiger Verschleissgrad und künftiger Wartungsverlust zuordne†. Gleichzeitig ermittelt die Analyseeinheit aus Messdaten zum Betriebszustand der Mahlanlage einen Mahlertragswert, der den Ertrag aus dem Betrieb der Mahlanlage angibt, und bestimmt daraus einen Mahlertragsverlust relativ zu einem Ertragssollwert für diese Mahlanlage. Aus mehreren zu unterschiedlicher Zeit erfassten Messdaten zum Betriebszustand wird ein künftiger Betriebszustand und daraus ein künftiger Mahlertragsverlust in der Zukunft ableite†. Erfindungsgemäss legt die Analyseeinheit daraus einen Wartungszeitpunkt in der Zukunft optimiert fest, indem als künftiger Wartungszeitpunkt derjenige Zeitpunkt bestimmt wird, an dem der künftige Wartungsverlust durch den Verschleiss der Riffelwalze dem künftigen Mahlertragsverlust entspricht.

In Figur 9a ist ein Beispiel für einen Messbericht gezeigt, wie er von der Ausgabeeinheit für die Riffelwalze aus Figur 8b angezeigt werden kann. In dem Bericht wird der Graph 900 der gemessenen Riffelkontur in einem definierten Messbereich gezeigt. Weiter erhält ein Betreiber Angaben zu aktuellen Werten der Riffelkontur, zu Zielwerten und zu üblichen Toleranzwerten. Weiter kann eine Kategorisierung eines Verschleisszustands von Riffelkanten, der Gesamtrolle und des Rollenstumpfes angegeben werden, wie etwa «scharf», «stumpf» und «kritisch». Weiter können die Riffel charakterisierende Winkel angegeben werden, wie weiter unten beschrieben wird. In Figur 9b ist ein Analyseberich† gezeigt, wie er für die Riffelwalze aus Figur 8b vorliegt. Darin wird wiederum der Graph der Riffelkontur 900 gemäss den Messdaten, wie in Figur 9a, gezeigt dargestellt. Weiter wird eine theoretische Ideallinie 910 für die Riffelkontur als Vergleich abgebildet. Ferner werden zusätzliche Kenndaten der aktuellen Riffelkontur angegeben, wie etwa ein

Abnutzungsverhältnis, eine Abnutzungshöhe, eine Reduzierung der Höhe, eine Spaltbreite zu einer parallelen Riffelwalze, ein Wert für die Parallelität der Walzen, etc. Letztlich wird eine klassifizierte Empfehlung abgegeben, wie etwa «Riffelung noch intakt», «Riffelung am Ende der Lebensdauer» oder «Riffelung sollte ersetzt werden». Weitere Analyseergebnisse werden in Zusammenhang mit Figur 13 erläutert. In Figur 9c wird beispielhaft ein

Prognosebericht zu dieser Riffelwalze gezeigt. Der Prognosebericht gibt den Analysegraph, wie in Figur 4a erläutert, für den Verschleiss bei dieser Riffelwalze an. Weitergibt der Prognosebericht Werte für den Erfragsverlust, den Verlust aufgrund erhöhtem Energieverbrauch, aktuelle Wartungskosten, einen Verschleissgrad, eine zu erwartende Lebenszeit und eine Zeit bis zur nächsten empfohlenen Wartung der Riffelwalze an. In diesem Beispiel beträgt die Betriebslebenszeit noch 15,25 Monate. Eine Wartung der Walze wird in 11 Monaten empfohlen.

In den Figuren 10a und 10b sind Beispiele für Riffelkonturen zur Erläuterung der Charakteristika bei Riffelwalzen gezeigt. Die Riffel einer Riffelwalze werden anhand von Figur 10a beschrieben. Riffel von Riffelwalzen weisen folgende Flächen auf: eine

Quetschfläche 500, die auch als Land beschrieben wird, eine Freifläche, bzw. Rückfläche 510. die hinter einem Riffel zur einer Grundfläche 520 führt, und eine Schneidfläche 530, welche in eine Schneidkante 540 mit der Quetschfläche 500 ausbildet. Die bevorzugte Drehrichtung bei der Verwendung der Riffelwalze ist skizziert mit Pfeil 550 angezeigt. Flache Riffelkonturen (links in Figur 10b) werden für kleines Mahlgut und tiefe Riffelkonturen (rechts in Figur 10b) für gröberes Mahlgut verwendet. Die Höhe, bzw. die Tiefe der Riffel erstreckt sich dabei von der Grundfläche 520 bis zur Quetschfläche 500. In Figur 11 sind tabellarisch unterschiedliche Ausführungsformen von Riffelkonturen aufgezeigt, wie sie heute bei Riffelwalzen Verwendung finden. Die verschiedenen Ausführungsformen unterscheiden sich dabei primär durch Winkel, welche die Schneidfläche und die Freifläche zu einer Normalen der Walzenoberfläche einnimmt. Verschiedene Ausführungsformen von Riffelwalzen werden für unterschiedliches Mahlgut und für unterschiedliche Qualitätsanforderungen verwendet. Eine Mahlanlage wird entsprechend ihrem Einsatz mit passenden Riffelwalzen ausgesfaftet.

Figur 12 zeigt eine schemafische Darstellung der Charakteristika bei einer Riffelwalzen mit Verschleiss. Dabei zeigt der Graph 900 wieder die aktuell gemessene Oberflächenkonfur und der Graph 910 eine Ideallinie, wie in den Figuren 10a und 10b erläutert. Ferner werden Abstände von benachbarten Riffeln zueinander definiert: TI entspricht einem Abstand vom Grund bis zu einer der Schneidkante 540 gegenüberliegenden Kante der Quetschfläche 500, T2 entspricht einem Abstand vom Grund zur Schneidkante 540, L entspricht der Länge der Quetschfläche und T entspricht einem Abstand von einer Schneidkante 540 bis zur nächsten Schneidkante eines benachbarten Riffels. Weiter werden die Riffel mit charakteristischen Höhen beschrieben: Hb entspricht einer Höhe vom Grund bis zur Quetschfläche und Ha einer Höhe vom Grund bis zum höchsten Punkt einer gemessenen Quetschoberfläche. Zudem beschreiben verschiedene Rundungsradien den Verschleiss einer Konturform: r2 beschreibt einen Radius am Grund und r3 einen Radius an der Quetschfläche. Ein Winkel a gibt den Winkel zwischen einer Freifläche und der Normalen und ein Winkel b gibt den Winkel zwischen einer Schneidfläche und der Normalen an. Die Winkel a und b werden zur Typenbezeichnung von Riffelarten verwendet, wie es in Figur 11 aufgelistet ist. Alle die genannten Charakteristika können mittels der Sensorik des Überwachungssystems nach der Erfindung erfasst und zur Bestimmung des Verschleissgrad der Riffelwalze verwendet werden, wie oben beschrieben.

Zur Bestimmung eines Energiesparpotentials wird von der Analyseeinheit beispielsweise ein mathematisches Modell für unterschiedliche Weizensorten verwendet, das aufgrund von realen Versuchen mit statistischer Versuchsplanung an einem Laboiwalzenstuhl erarbeitet wurde. Bei dem Modell werden der Verschleiss der Walzen in Prozent bezogen auf die Querschnittsfläche der Riffel als Variable A, der Massenstrom in Kilogramm pro Stunde als Variable B und der Abstoss auf einem 1120 MicrometerSieb in Prozent als Variable C verwendet. Aus den Versuchen hat sich ein Modell zur Berechnung der spezifischen Mahlenergie gemäss folgender Formel ergeben:

Spez. Mahlenergie = 1.845 + 0.057A + 10.00185B - 0.05C - 0.00042AB - 8.000184A= Damit ist aus dem Vergleich zwischen einem beliebigen abgenutzten Riffel und einem neuen Riffel das Energiesparpotential bestimmbar.

In Figur 13 ist nun ein Analysebericht zu einer Riffelwalze gezeigt, der gemäss dem erfindungsgemässen Überwachungsverfahren erstellt wurde. Bei dieser Form des Berichts können bestimmte Kennwerte der Riffelwalze manuell eingegeben werden, wie etwa die Orientierung der Riffel, eine Typenangabe und Massangaben zur Quetschfläche des Riffeltyps. Die Orientierung wird von der Analyseeinheif verwendet, um die gemessene Riffelkontur in die Idealkontur einzufügen. Die Typenangabe kann z. B. für die Bestimmung von Referenzwinkel, bzw. Sollwinkeln der Riffelkonfur dienen. Die Massangaben zur Quetschfläche kann ebenfalls als Referenzwert dienen. Die Referenzwerte können zur Bestimmung von Schwellenwerten für die Analyse durch die Analyseeinheit herangezogen werden. Das Überwachungsverfahren ermittelt dann auf der Grundlage dieser Angaben, der gemessenen Daten, der Betriebsdaten und ggf. von Spezifikafionsdaten den Verschleissgrad, den Wartungsverlust, den Mahlertragsverlust und eine optimierte künftige Wartungszeit, wie oben geschildert. Beispielsweise werden Spezifikationsdaten zu unterschiedlichen Weizenarten verwendet. In dem Analysebericht können die

Analyseergebnisse z. B. durch Verschleiss in Prozent zum Sollwert, durch Verhältnisse von Messwert und Sollwert oder durch Klassifizierungen, wie oben geschildert angegeben werden.

In Figur 14 ist ein Beispiel für einen Prognosebericht zu der im Analysebericht aus Figur 13 beschriebenen Riffelwalze gezeigt. Die Prognose bezieht sich hier auf das

Energiesparpotential, wie oben beschrieben, und wird anhand eines drei-dimensionalen Graphen veranschaulicht, der Variablen aus der Formel für die spezifische Mahlenergie graphisch darstellt. Weiter gibt der Prognosebericht die Energiekosten mit und ohne Verschleiss der Riffelwalzen an. Diese Kalkulation kann dann zur Bestimmung des optimalen künftigen Wartungszeitpunkts gemäss dem Überwachungsverfahren der Erfindung herangezogen werden.

Bei einer Mahlanlage, die mit einem Überwachungssysfem nach der vorliegenden Erfindung ausgestatte† ist, können unnötige Standzeiten aufgrund von Wartungsarbeiten oder Materialausfall verhindert werden, die Produktivität und die Lebensdauer kann verbessert werden und die Kosten für den Betrieb der Anlage können transparent geplant und optimiert werden.

Referenzliste Mahlanlage 410 Mahlertragsverlustkurve, 2.1, 2.2 Mahlwalze 420 Wartungsverlustkurve Steuereinheit 430 vorsorglicher Wartungszeitraum Sensorik 440 vorhergesagter Wartungszeitraum.1 ...4.8 Messsensoren 450 Wartungszeitraum bei Ausfall Identifikationsmittel Analyseeinheit 500 Quetschfläche Cloud-Plattform 510 Freifläche Datensender 520 Grundfläche Datenempfänger 530 Schneidfläche 0 Datenpool 540 Schneidkante I Modul maschinelles Lernen 550 Drehrichtung 2 Ausgabeeinheit 3 Servicemodul 900 Kontur Riffelwalze 4 Statistikmodul 910 Ideallinie Riffelwalze 5 6 Rechenvorrichtung TA aktueller Zeitpunkt 7 Speisewalze TW künftiger Zeitpunkt 8 Speisewalze 9 Datenübertragung 0 Verschleissdaten 0 Betriebsmessdaten 0 Spezifikationsdaten 00 Mahlgut 10 Mahlprodukt 00 Datenerfassung 10 Erhebung Spezifikationsdaten 20 Analyseschritt 30 Wartungsschritt 40 Aktualisierungsschritt 50 Abschlussschritt 00 Wartungsverlust 10 künftiger Wartungsverlust 20 Ertragsverlust 40 künftiger Mahlertragsverlust