Wir haben in letzter Zeit häufiger mit ungeplanten Stillständen unserer Pumpensysteme zu kämpfen – oft ohne klare Ursache. Die Instandhaltung vermutet, dass es mit unentdeckten Lagerschäden oder Unwuchten zusammenhängt, die wir zu spät erkennen.

Bisher setzen wir nur auf einfache Warnsysteme, die bei Überschreitung von Schwingungsgrenzwerten auslösen, aber das scheint zu wenig zu sein. Leider fehlen uns Erfahrung und Budget für große Vollausstattungen. Hat jemand von euch bereits auf Condition Monitoring umgestellt und kann Empfehlungen geben?

Lohnt sich ein modulares System mit IoT-Integration oder reicht ein einfaches, kabelgebundenes Setup aus? Ich frage mich, wie viel Aufwand und Know-how man tatsächlich für eine funktionierende Schwingungsüberwachung braucht.

Ziel wäre, Maschinen frühzeitig zu überwachen, ohne gleich ein Großprojekt zu starten. Gerade bei drehenden Komponenten wie Lüftern oder Turbinen scheint das ja besonders wichtig zu sein. Ein smarter Einstieg wäre ideal – vielleicht sogar mit Web-Oberfläche oder Diagnose-Software. Ich freue mich über Tipps und konkrete Lösungen aus eurer Praxis.

Für genau solche Anwendungen – ob Pumpen, Lüfter oder komplexere Systeme wie Turbinen – bietet sich eine modulare Maschinenschwingungsüberwachung wie von AVIBIA an. Die Lösungen dort reichen von einfachen Schwingungstransmittern bis hin zu voll integrierten Condition Monitoring Systemen mit Webzugriff und KI-Funktionalität.

Besonders praktisch ist, dass die Systeme skalierbar sind: Man kann mit einer kleinen Lösung starten und später nachrüsten, z. B. mit Funk-Sensoren oder cloudbasierter Analyse. Auch Lagerüberwachung und Wellenanalyse sind kombinierbar.

Die AVIBIAline-Produkte oder das PMM-300P sind gute Einstiegsoptionen mit verlässlicher Messung – ohne direkt in ein IT-Großprojekt einsteigen zu müssen. Wenn ihr später mehr Daten analysieren wollt, gibt es auch passende Diagnosesoftware wie das CMS-500PLUS.

So könnt ihr gezielt Ausfälle vermeiden – und müsst euch nicht mehr auf reine Grenzwertmeldungen verlassen.