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Patentiertes Analyseverfahren

Zustandsüberwachung verschleißbehafteter Komponenten – entwickelt für technische Anlagen und als technologisches Fundament moderner Monitoring‑Systeme.

Einführung

Technische Anlagen unterliegen natürlichem Verschleiß. Besonders in Aufzügen wirken mechanische Kräfte, wechselnde Lasten und wiederkehrende Bewegungsabläufe auf Bauteile wie Türen, Rollen, Lager und Führungssysteme. Das 2017 entwickelte und 2023 erteilte Patent beschreibt ein Verfahren, das den Zustand solcher Komponenten direkt am Bauteil oder am nachgelagerten mechanischen Element erfasst – nicht über indirekte oder akustische Signale.

Ziel ist es, Verschleiß frühzeitig zu erkennen, bevor er zu Ausfällen oder Sicherheitsrisiken führt. Das Verfahren bildet die Grundlage für zukünftige Monitoring‑Module und zeigt unsere langjährige Erfahrung in Sensorik, Datenanalyse und mechanischer Diagnose.

Patentschrift

Das Analyseverfahren ist durch das deutsche Patent DE 10 2017 112 381 A1 vom 06.12.2018 geschützt.

→ Offizielle Patentschrift im DPMA‑Register öffnen

Was das Patent beschreibt

Das Verfahren basiert auf der Idee, dass Verschleiß immer eine physikalische Veränderung am Bauteil selbst verursacht – nicht zwingend ein Geräusch. Deshalb setzt das Patent auf direkte Sensorik am Bauteil oder am nachgelagerten Element. Erfasst werden reale Bewegungsdaten wie Kraft, Weg, Geschwindigkeit und Position.

Durch den Vergleich vieler Bewegungszyklen lassen sich Abweichungen erkennen, die auf beginnenden Verschleiß hinweisen. Das System arbeitet unabhängig von Umgebungsgeräuschen, Schachtakustik oder Störquellen.

Warum Mikrofon‑ und Geräuschlösungen im Aufzug ungeeignet sind

Aufzüge sind langsam bewegte Systeme. Viele Schäden entstehen schleichend und bleiben akustisch unauffällig. Eine gebrochene Tragrolle an einer Tür erzeugt beispielsweise kein Geräusch, wenn sie bereits einen sichtbaren Spalt aufweist. Gleiches gilt für Lagerschäden, die erst dann Geräusche verursachen, wenn das Lager bereits weitgehend zerstört ist.

Mikrofonlösungen erfassen Umgebungsgeräusche, nicht Bauteilzustände. Die Schachtakustik verfälscht Geräusche zusätzlich. Damit erkennen akustische Systeme Schäden erst, wenn sie bereits eingetreten sind – und verlieren ihren Nutzen für Predictive Maintenance.

Im Vergleich dazu misst das patentierte Verfahren direkt am Bauteil oder an der mechanischen Folgekomponente. Nur so lassen sich Abnutzungserscheinungen wie Reibungsanstiege, Kraftveränderungen oder ungleichmäßige Bewegungsprofile frühzeitig erkennen.

Wie das Verfahren arbeitet

Das System analysiert Bewegungsprofile, Kraftverläufe, Geschwindigkeiten und Positionsdaten über viele Zyklen. Abweichungen werden erkannt und bewertet. So lassen sich beginnende Verschleißprozesse frühzeitig identifizieren, lange bevor ein Schaden hörbar oder sichtbar wird.

Typische Muster, die erkannt werden können:

  • zunehmende Reibung
  • veränderte Kraftverläufe
  • mechanische Unwuchten
  • schwergängige Bewegungen
  • Beginn von Blockaden

Einordnung für Monitoring‑Systeme im Aufzug

Das Verfahren ist kein fertiges Produkt, bildet jedoch die Grundlage für zukünftige Monitoring‑Module im Bereich Aufzugstechnik. Besonders geeignet sind Komponenten wie Kabinentüren, Schachttüren, Kabine und Gegengewicht – Bauteile, die häufig verschleißen, sicherheitsrelevant sind und klare Bewegungsprofile besitzen.

Das Verfahren ersetzt keine Wartung, sondern ergänzt sie durch objektive, reproduzierbare Messdaten. Es schafft Transparenz über mechanische Veränderungen, die bei einer rein visuellen oder akustischen Prüfung oft unentdeckt bleiben.

Bedeutung für moderne Monitoring‑Systeme

Mechanische Verschleißprozesse sind messbar, wiederholbar und eindeutig interpretierbar. Geräusche dagegen sind abhängig von Schachtakustik, Umgebungsgeräuschen und Mikrofonposition – und treten oft erst spät auf.

Das patentierte Verfahren ist deshalb ein zukunftsfähiger Ansatz für die digitale Zustandsüberwachung technischer Anlagen. Es zeigt unsere Kompetenz in Sensorik, Datenanalyse, mechanischer Diagnose und Predictive Maintenance.

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