EP3736517A1 - Verfahren zur zustandsüberwachung, zustandsbewertung und automatischer wartungsanforderung von kühlmöbeln - Google Patents

Verfahren zur zustandsüberwachung, zustandsbewertung und automatischer wartungsanforderung von kühlmöbeln Download PDF

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EP3736517A1
EP3736517A1 EP20172658.5A EP20172658A EP3736517A1 EP 3736517 A1 EP3736517 A1 EP 3736517A1 EP 20172658 A EP20172658 A EP 20172658A EP 3736517 A1 EP3736517 A1 EP 3736517A1
Authority
EP
European Patent Office
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measuring box
data
server
refrigerated
refrigerated cabinet
Prior art date
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Application number
EP20172658.5A
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English (en)
French (fr)
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EP3736517B1 (de
EP3736517C0 (de
Inventor
Björn Stemmermann
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seco Kaeltetechnik GmbH
Original Assignee
Seco Kaeltetechnik GmbH
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Publication date
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Publication of EP3736517C0 publication Critical patent/EP3736517C0/de
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D29/00—Arrangement or mounting of control or safety devices
    • F25D29/005—Mounting of control devices
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D2500/00—Problems to be solved
    • F25D2500/04—Calculation of parameters
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D2600/00—Control issues
    • F25D2600/06—Controlling according to a predetermined profile
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
    • F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F25D2700/00—Means for sensing or measuring; Sensors therefor
    • F25D2700/14—Sensors measuring the temperature outside the refrigerator or freezer

Definitions

  • the invention relates to a method for condition monitoring, condition assessment and maintenance of locally widely distributed refrigerated cabinets with a measurement box assigned to the respective refrigerated cabinet, which comprises a microcontroller and a transmitting / receiving unit.
  • the smaller mobile, so-called plug-in refrigeration units can be designed as refrigerators and / or freezers.
  • the plug-in refrigerated cabinets have the advantage that they can be used flexibly, as they only need a power connection in the vicinity and can therefore be adapted to the requirements of the end customer in wholesale and retail. In this way, the end customers can present the refrigeration units as needed, for the respective goods, at the optimal location on their sales area.
  • the plug-in refrigeration units have very different design criteria, inconsistent controls with non-standardized interfaces and often changing details of the technical equipment.
  • the end customer expects trouble-free operation without constantly having to find out about the status of their devices.
  • the end customer is basically responsible for the proper cleaning of the refrigerated cabinets and their surroundings, but the proper preventive cleaning of the refrigerated cabinets and their surroundings cannot always be guaranteed. In addition, required cleaning in the housing is only permitted by trained specialist personnel.
  • the plug-in refrigerated cabinets are also exposed to a wide variety of environmental conditions. They can be used on a mobile basis, so that on the one hand their place of use can change on the sales floor, but on the other hand it is not uncommon for them to be set up at a completely different sales location. Due to these different environmental conditions, a mere condition estimate based on the time of use is extremely imprecise.
  • the invention proposes a method with a measurement box assigned to the respective refrigeration unit, which comprises a microcontroller and a mobile radio interface, in which the measurement box is installed between the mains connection of a refrigeration unit and the power connector of the refrigeration unit, the measuring box the electrical current - and voltage characteristics of the refrigeration unit are recorded, the recorded characteristics are further processed by the microcontroller to form compressed data packets, the data packets are forwarded to a higher-level central server via the mobile radio interface, the data packets provided are evaluated using software and a status assessment of the refrigeration unit is carried out on the basis of the evaluation .
  • the measuring box is therefore simply connected, using plug-and-play, between the power supply and the connector of the refrigerated cabinet.
  • the measured current and voltage characteristics are compressed into data packets. This does not have to include all of the measured data. Rather, they can be filtered based on time or also according to certain events, such as a significant change in power consumption or the like.
  • the microcontroller can also use the microcontroller to determine the performance parameters, such as the effective power factor and the effective and Reactive power can be calculated.
  • the data packets preprocessed in this way are then forwarded to the higher-level server via the cellular radio interface. With the data packets received, the server can use stored samples to evaluate the condition of the refrigerated cabinet.
  • the measuring box recognizes the model type of the refrigerated appliance when it is switched on for the first time after installation based on stored sample characteristics and the characteristics recorded after switching on and transmits it to the server. With this automatic detection it is not necessary to manually set on the measuring box which model type the measuring box is connected to. It also makes the use of the measuring box even more flexible, because the connected model types can be changed as often as required.
  • the optimal time for the next maintenance can now be determined using software.
  • the maintenance tours of the employees can be optimized without running the risk of failure of the refrigerated cabinet due to late maintenance. Due to the high number of monitored refrigerated cabinets and their extensive local distribution, there is a high potential for optimization in the condition assessment in connection with the maintenance tours that are already planned.
  • the ambient temperature is also recorded by the measuring box and made available to the higher-level server. This allows further conclusions to be drawn about the usage and environmental conditions of the refrigerated cabinet. They also serve to improve the modeling in the higher-level computer.
  • a measuring box is denoted by the reference number 1.
  • the measuring box 1 has a power supply input 11, a radio interface 12 and a power supply output 13.
  • the power supply output 13 is connected to the power supply input 21 of a refrigerator 2.
  • the measuring box 1 detects the performance data of the refrigerated cabinet 2 by means of a current and voltage detection unit 14.
  • the measuring box 1 has additional sensors 15 which, for example, detect the ambient temperature or humidity.
  • the recorded data are preprocessed and compressed by a microcontroller 10.
  • the freely programmable microcontroller 10 of the measuring box 1 is equipped with an algorithm that enables the acquisition and evaluation of the raw data, the calculation of the performance parameters and the intermediate storage of the calculated data. For example, the microcontroller 10 is able to recognize incorrect measurements and to compensate for them.
  • the data are then sent to a higher-level central server 3 by means of a transmitting / receiving unit 12.
  • the data are transmitted bidirectionally to the higher-level server 3, for example, via the cellular network according to the GPRS / GSM standards or similar.
  • the bidirectional data transmission also enables remote maintenance / remote programming (program update) and remote parameterization (data synchronization) to be implemented.
  • the server 3 comprises two computer units 31, 32 which, depending on the complexity of the overall system, can also be implemented in one physical unit.
  • the server 3 receives the data via the radio interface 311 of the computer unit 31.
  • the computer unit 31 processes data and forwards the processed data via an interface 312 to the computer unit 32 via its interface 321.
  • the computer unit 32 serves as a master computer (deployment control).
  • FIG. 2 the initiating start-up routine of the microcontroller 10 is shown as a flow chart.
  • the aim of this start-up routine is in particular to recognize which type of refrigerated cabinet is connected to the measuring box 11.
  • the first step is an automatic offset correction for the current and voltage measurement.
  • the offset is determined and stored once by the microcontroller 10 during the initialization. The initial data are then saved.
  • the first measurement data are then recorded by the refrigeration cabinet 2. It can be useful here to carry out a large number of start cycles in order to determine the most precise information possible about the type of refrigerator 2.
  • the data is then compressed, stored internally as characteristic values and finally sent to the higher-level server 3.
  • Figure 3 shows the sequence of data acquisition and processing by the locally installed measuring box.
  • measurement data are recorded, this process being carried out either continuously or following a specific rule at time intervals.
  • the data is compressed and stored internally as normal values.
  • the normal values are also sent to the higher-level server 3.
  • the previous compression of the data minimizes the amount of data to be transferred.
  • the following recorded measurement data are compared with the normal values. If the measured values do not deviate from the normal value or are still within a predetermined tolerance band, the measured values are not processed further and the measured data continue to be recorded cyclically according to the predetermined rule.
  • this data is also compressed and stored internally and sent to the higher-level server.
  • Figure 4 shows a flow chart of the data reception and the data assignment in the higher-level server 3. After the data has been received, it is checked in a first step and then, if necessary, brought to the desired data format. The data is then saved internally. It is also checked whether the data transfer was complete. If the received data is not yet complete or incorrect data reception is continued. If necessary, the server 3 can also request the measuring box 10 to send further data or to send the data again.
  • Figure 5 shows the flow chart of the data analysis on the central higher-level server 3.
  • the data of a local measuring box 1 is processed and analyzed and, on the other hand, the data of all widely distributed measuring boxes 1 are cumulatively processed and analyzed.
  • data of the individual measuring boxes 1 are first categorized on the basis of their characteristic values.
  • the data are therefore primarily divided into groups and / or classes of different types of refrigerated cabinets.
  • further specifications are then formed from the data obtained in this way and the data assigned to the individual refrigeration units are divided into further specified clusters.
  • the installation site, the ambient temperature, the frequency of the defrosting processes and / or the type and quantity of typical goods can be included.
  • the classification is carried out by an artificial intelligence, which is able to create patterns from the mass of accumulated data sets and to categorize data accordingly. Of course, it is also possible to manually update specific data if this appears beneficial.
  • the data is then graphically processed and stored in a database.
  • a special report is created and stored in a database.
  • the special reports can then be checked and examined manually and / or by the artificial intelligence directly or at regular intervals.
  • the data are compared with those from the specific cluster to which the local measuring box 1 was previously assigned. It is therefore not a question of the static characteristics of the refrigerated cabinet type (cf. Fig. 2 ), but about the clusters formed by artificial intelligence.
  • the data stored here are not purely static, but can also show tendencies with regard to the degree of wear and soiling of the refrigerated cabinet 2. For this purpose, the data are compared with one another. If the measurement data is within a tolerance band, nothing needs to be done. The routine maintenance cycle which is assigned to the refrigeration cabinet 2 in the respective cluster can be retained.
  • a message is sent to the operational planning department so that the changed circumstances can be taken into account and, if necessary, earlier or later maintenance can be carried out.
  • early detection is important here so that maintenance work is brought forward whenever possible and the refrigerated cabinet does not fail.
  • maintenance can be carried out during routine use on site when a technician is already there (anyway on site) to troubleshoot another refrigeration unit.
  • provision and provision of spare parts for maintenance work can be optimized on the basis of the data obtained and the knowledge gained from it.
  • the material and resource planning can be done manually, but also automatically, by the higher-level server 3.
  • Figure 6 and 7th show exemplary measurement curves, which were determined in extensive, weeks-long tests in which various failure, wear and pollution scenarios were simulated.
  • a pollution simulation was carried out by covering the ventilation slots on the refrigeration unit. After a routine defrosting period, the cover was removed from the ventilation slots. Accordingly, the power consumption of the refrigerated cabinet falls relatively abruptly. With the real one Application, this would correspond to the condition after cleaning.
  • the real, i.e. not simulated, pollution occurs gradually and is also very location-dependent due to the pollution conditions in the area.
  • the ventilation slots of a refrigerated cabinet that is located in a fish department usually get dirty much more slowly than the ventilation slots of a refrigerated cabinet that is located in the fruit and vegetable department.
  • the speed of the pollution process can be taken into account in the cluster formation described above.

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Abstract

Verfahren zur Zustandsüberwachung, Zustandsbewertung und automatischen Wartungsanforderung von örtlich weitverteilten Kühlmöbeln (2) mit einer dem jeweiligen Kühlmöbel (2) zugeordneten Messbox (1), die einen Microcontroller (10) und eine Sende-/Empfangseinheit (12) umfasst, bei dem die Messbox (1) zwischen dem Netzanschluss eines Kühlmöbels und dem Leistungsstecker des Kühlmöbels installiert wird, die Messbox (1) die elektrischen Strom- und Spannungskennlinien des Kühlmöbels (12) erfasst, die erfassten Kennlinien durch den Microcontroller (10) zu komprimierten Datenpaketen weiterverarbeitet werden, die Datenpakete über eine Sende-/Empfangseinheit (12) an einen übergeordneten zentralen Server (3) weitergeleitet werden, mittels einer Software die bereitgestellten Datenpakete ausgewertet werden und anhand der Auswertung eine Zustandsbewertung des Kühlmöbels (2) durchgeführt wird. Hierdurch kann Wartung und Instandhaltung der örtlich weitverteilten Kühlmöbel (2) in hohem Maße optimiert werden.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Zustandsüberwachung, Zustandsbewertung und Wartung von örtlich weitverteilten Kühlmöbeln mit einer dem jeweiligen Kühlmöbel zugeordneten Messbox, die einen Microcontroller und eine Sende-/Empfangseinheit umfasst.
  • Im Lebensmittelgroß- oder einzelhandel wurden ursprünglich hauptsächlich industrielle zentrale Anlagen für den Betrieb der Kühl- und Gefriergeräte eingesetzt (Verbundanlagen). Die Zustandsüberwachung dieser zentralen Großanlagen wird mittels eigener Steuerung oder einer übergeordneten Gebäudeleittechnik durchgeführt. Die sicherheitstechnischen Anforderungen sind dabei aufgrund der enormen Ausfallkosten im Störungsfall sehr hoch. Der Aufwand für diese kontinuierliche Zustandsüberwachung ist daher aber auch wirtschaftlich vertretbar.
  • Durch heutzutage immer häufigere Konzeptwechsel auf den Verkaufsflächen und die gesetzlichen Vorgaben (F-Gase Verordnung) macht der Einsatz von autarken kleinen Kühleinheiten mit umweltfreundlichen Kältemitteln immer mehr Sinn. Die kleineren mobilen, sogenannte steckerfertige Kühlmöbel, können als Kühl- und/oder Gefriergeräte ausgelegt sein. Die steckerfertigen Kühlmöbel haben den Vorteil, dass sie flexibel einsetzbar sind, da sie lediglich einen Stromanschluss im Umfeld benötigen und somit den Anforderungen des Endkunden im Groß- und Einzelhandel angepasst werden können. Somit können die Endkunden die Kühlmöbel bedarfsgerecht, für die jeweilige Ware, an dem für sie optimalen Einsatzort auf ihrer Verkaufsfläche präsentieren. Die steckerfertigen Kühlmöbel haben sehr unterschiedliche Auslegungskriterien, uneinheitliche Steuerungen mit nicht genormten Schnittstellen, sowie oft wechselnde Detailänderungen der technischen Ausrüstung. Die Herstellervielfalt und somit auch die Anzahl an Gerätevarianten ist speziell im europäischen Markt sehr groß. Der Endkunde erwartet einen optimalen Wartungsservice, wobei dieser möglichst von einem Anbieter dieser Dienstleistung und nicht von unterschiedlichen und auch wechselnden Hersteller der Kühlmöbel durchgeführt werden sollte.
  • Unter diesen Gegebenheiten ist es unmöglich, bei einer breiten Kunden- und Technikpalette, einen einheitlichen Steuerungsstandard mit genormten Zustandsparametern und einer ebenso genormten Datenübertragungsschnittstelle in den jeweiligen Kühlmöbeln durchzusetzen und auf diese Weise eine kontinuierliche Zustandsüberwachung der unterschiedliche Modelltypen zu realisieren. Die Einbindung in die lokale Infrastruktur (W-Lan oder ISDN-Aufschaltung) ist häufig nicht möglich und würde bei jeder Standortveränderung des Kühlmöbels einen Technikereinsatz, zur Neukonfiguration, benötigen.
  • Der Endkunde erwartet einen störungsfreien Betrieb, ohne sich permanent über den Zustand seiner Geräte informieren zu müssen. Für die ordnungsgemäße Reinigung der Kühlmöbel und deren Umgebung ist der Endkunde zwar grundsätzlich zuständig, dennoch kann die sachgemäße präventive Reinigung der Kühlmöbel und deren Umgebung nicht immer gewährleistet werden. Außerdem sind erforderliche Reinigungen im Gehäuse nur durch unterwiesenes Fachpersonal zulässig.
  • Die steckerfertigen Kühlmöbel sind zudem den unterschiedlichsten Umgebungsbedingungen ausgesetzt. Sie sind mobil einsetzbar, sodass sich ihr Einsatzort einerseits auf der Verkaufsfläche ändern kann, andererseits aber auch die Aufstellung an einem komplett anderen Verkaufsort nicht unüblich ist. Durch diese unterschiedlichen Umgebungsbedingungen ist auch eine bloße Zustandsschätzung aufgrund der Einsatzzeit nur äußerst ungenau möglich.
  • Das alles hat zur Folge, dass entweder sehr niedrige Wartungsintervalle gewählt werden müssen, um den Zustand der Anlage zu überprüfen und gegebenenfalls Wartungsmaßnahmen vorzunehmen, oder eine relativ hohe Gefahr des Ausfalls des Kühlmöbels und damit einhergehenden Kosten in Form von Warenverlusten und/oder Austausch des Kühlmöbels bzw. des Aggregats des Kühlmöbels in Kauf genommen werden muss.
  • Es ist daher Aufgabe der Erfindung, ausgehend von einem Verfahren der eingangs genannten Art, ein besonders einfach zu installierendes, ohne bauliche Veränderungen nachrüstbares und universell einsetzbares System und ein damit auszuführendes Verfahren zu entwickeln und damit einhergehend die Zustandsbewertung von örtlich weitverteilten Kühlmöbeln unterschiedlichster Modelltypen zu ermöglichen, sowie basierend auf der Zustandsbewertung den Wartungsservice automatisch anzufordern und die Materialbeschaffung zu optimieren.
  • Zur Lösung dieser Aufgabe schlägt die Erfindung ein Verfahren, mit einer dem jeweiligen Kühlmöbel zugeordneten Messbox, die einen Microcontroller und eine Mobilfunkschnittstelle umfasst, vor, bei dem die Messbox zwischen dem Netzanschluss eines Kühlmöbels und dem Leistungsstecker des Kühlmöbels installiert wird, die Messbox die elektrischen Strom- und Spannungskennlinien des Kühlmöbels erfasst, die erfassten Kennlinien durch den Microcontroller zu komprimierten Datenpaketen weiterverarbeitet werden, die Datenpakete über die Mobilfunkschnittstelle an einen übergeordneten zentralen Server weitergeleitet werden, mittels einer Software die bereitgestellten Datenpakete ausgewertet werden und anhand der Auswertung eine Zustandsbewertung des Kühlmöbels durchgeführt wird.
  • Die Messbox ist folglich einfach, mittels Plug-and-Play, zwischen der Stromversorgung und dem Anschlussstecker des Kühlmöbels angeschlossen. Zur Reduzierung der Datenmenge werden die gemessenen Strom- und Spannungskennlinien zu Datenpaketen komprimiert. Hierbei müssen nicht alle gemessenen Daten enthalten sein. Vielmehr können diese zeitlich oder auch nach bestimmten Ereignissen, wie beispielsweise eine signifikante Änderung der Leistungsaufnahme oder ähnliches, gefiltert werden. Aus den Strom- und Spannungskennlinien können auch mittels des Microcontrollers die Leistungsparameter, wie beispielsweise der Wirkleistungsfaktor und die Wirk- und Blindleistung errechnet werden. Die so vorverarbeiteten Datenpakete werden anschließend über die Mobilfunkschnittstelle an den übergeordneten Server weitergeleitet. Mit den erhaltenen Datenpaketen kann der Server mit Hilfe von hinterlegten Mustern eine Zustandsbewertung des Kühlmöbels durchführen.
  • Des Weiteren ist es zweckmäßig, wenn die Messbox beim ersten Einschalten nach der Installation anhand von hinterlegten Musterkennlinien und den nach der Einschaltung erfassten Kennlinien den Modelltypen des Kühlmöbels erkennt und an den Server übermittelt. Durch diese automatische Erkennung ist es nicht notwendig, an der Messbox manuell einzustellen, an welchem Modelltyp die Messbox angeschlossen ist. Zudem macht es den Einsatz der Messbox noch flexibler, weil die angeschlossenen Modelltypen beliebig häufig gewechselt werden können.
  • Durch die Möglichkeit einer Programm- und Datenaktualisierung von einem übergeordneten Server über die vorhandene Funkschnittstelle sind das Nachladen von neuen Mustern sowie die Programmoptimierung per Fernwartung gegeben.
  • Auf Basis der so ermittelten Informationen, nämlich der Zustandsbewertung, dem Standort der Messbox und dem Modelltypen, sowie einer Wartungstourendatenbank und Personaldatenbank (Verfügbarkeit und Fähigkeiten), kann nun mittels einer Software der optimale Zeitpunkt für die nächste Wartung ermittelt werden. Somit können die Wartungstouren der Mitarbeiter optimiert werden, ohne dabei das Risiko eines Ausfalls des Kühlmöbels aufgrund zu später Wartung einzugehen. Wegen der hohen Anzahl von überwachten Kühlmöbeln und deren örtlich sehr weitreichenden Verteilung liegt in der Zustandsbewertung, in Verbindung mit den ohnehin geplanten Wartungstouren, ein hohes Optimierungspotential.
  • Es ist zudem sinnvoll, wenn auf Basis der ermittelten Daten in Verbindung mit einer Lagerdatenbank eine zeitlich terminierte und örtlich festgelegte Materialbeschaffung automatisch initiiert wird. Durch diese Maßnahme kann die Lagerhaltung und die Materialbeschaffung derart optimiert werden, dass einerseits die Lagerkosten minimiert werden und andererseits immer die richtigen Ersatzteile zum richtigen Zeitpunkt und in ausreichender Menge vorgehalten werden.
  • Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn durch die Messbox zusätzlich die Umgebungstemperatur erfasst wird und an den übergeordneten Server bereitgestellt wird. Hierdurch können weitere Rückschlüsse auf die Einsatz- und Umgebungsbedingungen des Kühlmöbels gezogen werden. Sie dienen außerdem der Verbesserung der Modellbildung im übergeordneten Rechner.
  • Eine Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht vor, dass die Messbox ihren Standort an den Server übermitteln kann. Diese Maßnahme hat den Vorteil, dass die Messbox flexibel an unterschiedlichen Orten eingesetzt werden kann. Zudem können durch die Ortsbestimmung Rückschlüsse auf die Umgebungsbedingungen des Kühlmöbels gezogen werden. Sende-/Empfangseinheit und Diagrammen näher erläutert. Es zeigen:
    • Figur 1:
    Ein Blockschaltbild eines Aufbaus zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens;
    Figur 2:
    Ablaufdiagramm einer Initialisierung bei einem erfindungsgemäßen Verfahren;
    Figur 3:
    Ablaufdiagramm bei der laufenden Datenerfassung
    Figur 4:
    Ablaufdiagramm des serverseitigen Datenempfangs
    Figur 5:
    Ablaufdiagramm der serverseitigen Datenverarbeitung
    Figur 6 und 7:
    Diagramme exemplarischer Messwerte
  • In Figur 1 ist eine Messbox mit dem Bezugszeichen 1 bezeichnet. Die Messbox 1 verfügt über einen Stromversorgungseingang 11, eine Funkschnittstelle 12 und einen Stromversorgungsausgang 13. Der Stromversorgungsausgang 13 ist mit dem Stromversorgungseingang 21 eines Kühlmöbels 2 verbunden. Die Messbox 1 erfasst mittels einer Strom- und Spannungserfassungseinheit 14 die Leistungsdaten des Kühlmöbels 2. Zudem verfügt die Messbox 1 über zusätzliche Sensorik 15, die beispielsweise die Umgebungstemperatur oder Luftfeuchtigkeit erfasst. Die erfassten Daten werden von einem Microcontroller 10 vorverarbeitet und komprimiert. Der frei programmierbare Microcontroller 10 der Messbox 1 ist mit einem Algorithmus ausgestattet, der die Erfassung und Bewertung der Rohdaten, Berechnung der Leistungsgrößen und Zwischenspeicherung der berechneten Daten ermöglicht. Beispielsweise ist der Microcontroller 10 in der Lage, Fehlmessungen zu erkennen und zu kompensieren. Anschließend werden die Daten mittels einer Sende-/Empfangseinheit 12 an einen übergeordneten zentralen Server 3 gesendet. Die Daten werden beispielsweise über das Mobilfunknetz nach den GPRS/GSM-Standards oder ähnlichen bidirektional an den übergeordneten Server 3 übertragen. Durch die bidirektionale Datenübertragung ist auch eine Realisierung von Fernwartung/Fernprogrammierung (Programmupdate) und Fernparametrierung (Datenabgleich) möglich.
  • Der Server 3 umfasst in diesem Ausführungsbeispiel zwei Rechnereinheiten 31, 32, die je nach Komplexität des Gesamtsystems auch in einer physischen Einheit realisiert werden können.
  • Der Server 3 empfängt die Daten über die Funkschnittstelle 311 der Rechnereinheit 31. Die Rechnereinheit 31 führt eine Datenaufbereitung durch und leitet über eine Schnittstelle 312 die aufbereiteten Daten an die Rechnereinheit 32 über deren Schnittstelle 321 weiter. Die Rechnereinheit 32 dient als Leitrechner (Einsatzsteuerung).
  • Im Folgenden wird die Datenverarbeitung in den einzelnen Verfahrensschritten näher beschrieben. In Figur 2 die ist initiierende Anlaufroutine des Microcontrollers 10 als Ablaufdiagramm dargestellt. Ziel dieser Anlaufroutine ist es insbesondere, zu erkennen, welcher Typ Kühlmöbel an die Messbox 11 angeschlossen ist.
  • In einem ersten Schritt erfolgt grundsätzlich eine automatische Offsetkorrektur bei der Strom- und Spannungsmessung. Der Offset wird bei der Initialisierung einmalig durch den Microcontroller 10 ermittelt und gespeichert. Anschließend werden die Initialdaten gespeichert.
  • Darauffolgend werden die ersten Messdaten vom Kühlmöbel 2 aufgenommen. Hierbei kann es nützlich sein, eine Vielzahl von Startzyklen auszuführen, um möglichst genaue Informationen über den Typ des Kühlmöbels 2 zu ermitteln. Anschließend werden die Daten komprimiert, intern als Kennwerte gespeichert und abschließend an den übergeordneten Server 3 gesendet.
  • Figur 3 zeigt den Ablauf der Datenerfassung und -verarbeitung durch die lokal installierte Messbox. Zuerst werden Messdaten aufgenommen, wobei dieser Vorgang entweder kontinuierlich oder einer bestimmten Regel folgend in zeitlichen Abständen durchgeführt wird. Sobald eine ausreichende Menge an Daten erfasst ist, werden die Daten komprimiert und als Normalwerte intern gespeichert. Die Normalwerte werden zudem an den übergeordneten Server 3 gesendet. Durch die vorherige Komprimierung der Daten ist die zu übertragende Datenmenge bereits minimiert. Wenn die Normalwerte einmal definiert sind, werden die folgend aufgenommenen Messdaten mit den Normalwerten verglichen. Sofern die Messwerte nicht vom Normalwert abweichen bzw. noch in einem vorgegebenen Toleranzband liegen, werden die Messwerte nicht weiterverarbeitet und die Messdaten weiterhin nach vorgegebener Regel zyklisch erfasst.
  • Wenn die gemessenen Werte aber vom Normalwert abweichen, werden auch diese Daten komprimiert und intern gespeichert, sowie zum übergeordneten Server gesendet.
  • Figur 4 zeigt ein Ablaufdiagramm des Datenempfangs und der Datenzuordnung beim übergeordneten Server 3. Nachdem die Daten empfangen wurden, werden diese in einem ersten Schritt kontrolliert und anschließend, wenn notwendig, auf das gewünschte Datenformat gebracht. Darauffolgend werden die Daten intern abgespeichert. Des Weiteren wird überprüft, ob die Datenübertragung vollständig war. Sofern die empfangenen Daten noch nicht vollständig oder fehlerhaft übertragen wurden, wird der Datenempfang fortgesetzt. Gegebenenfalls kann der Server 3 von der Messbox 10 auch die Übersendung weiterer Daten oder die erneute Übersendung der Daten anfordern.
  • Figur 5 zeigt das Ablaufschema der Datenanalyse auf dem zentralen übergeordneten Server 3. Hier werden einerseits die Daten einer lokalen Messbox 1 verarbeitet und analysiert und andererseits die Daten aller weitverteilten Messboxen 1 kumuliert verarbeitet und analysiert.
  • Bei der Verarbeitung der Daten aller Messboxen 1 werden Daten der einzelnen Messboxen 1 zuerst anhand ihrer Kennwerte kategorisiert. Die Daten werden also in erster Linie in Gruppen und/oder Klassen unterschiedlicher Kühlmöbeltypen eingeteilt. Aus den so gewonnenen Daten werden anschließend aber weitergehende Spezifikationen gebildet und die den einzelnen Kühlmöbeln zugeordneten Daten in weiter spezifizierte Cluster unterteilt. Hierbei können beispielsweise der Aufstellungsort, die Umgebungstemperatur, die Frequenz der Abtauvorgänge und/oder die Art und Menge der typischen Warenbefüllung mit einbezogen werden. Die Klassifizierung erfolgt durch eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, aus den massenhaft kumulierten Datensätzen Muster herauszubilden und Daten dementsprechend zu kategorisieren. Natürlich ist es auch möglich, manuell spezifische Daten nachzupflegen, sofern dies zuträglich erscheint. Anschließend werden die Daten graphisch aufbereitet und in einer Datenbank abgelegt.
  • Sofern Besonderheiten auftreten, also zum Beispiel ein neues Cluster, welches durch die künstliche Intelligenz gebildet wurde, oder ein Datensatz nicht plausibel erscheint, wird ein Sonderbericht erstellt und in einer Datenbank abgelegt. Die Sonderberichte können dann manuell und/oder durch die künstliche Intelligenz direkt oder in regelmäßigen Abständen überprüft und untersucht werden.
  • Bei der Datenanalyse einer einzigen lokalen Messbox 1 werden die Daten mit denen aus dem bestimmten Cluster, dem die lokale Messbox 1 zuvor zugeordnet wurde, verglichen. Es handelt sich hierbei also nicht um die statischen Kennwerte des Kühlmöbeltypen (vgl. Fig. 2), sondern um die durch künstliche Intelligenz gebildeten Cluster. Die hier hinterlegten Daten sind nicht rein statisch, sondern können auch Tendenzen hinsichtlich des Verschleiß- und Verschmutzungsgrads des Kühlmöbels 2 erkennen lassen. Hierzu werden die Daten miteinander verglichen. Sofern die Messdaten innerhalb eines Toleranzbands liegen, muss nichts unternommen werden. Der routinemäßige Wartungsturnus, welcher dem Kühlmöbel 2 in dem jeweiligen Cluster zugeordnet ist, kann beibehalten werden. Weichen die Daten aus dem Toleranzband ab, erfolgt eine Meldung an die Einsatzplanung, sodass die veränderten Umstände berücksichtigt werden können und gegebenenfalls eine frühere oder spätere Wartung erfolgen kann. Insbesondere ist hierbei die Früherkennung wichtig, sodass nach Möglichkeit ein Wartungseinsatz vorgezogen wird und es nicht zu einem Ausfall des Kühlmöbels kommt. Vielmehr kann bei dem erfindungsmäßen Verfahren die Wartung bei einem Routineeinsatz vor Ort vorgenommen werden, wenn ein Techniker zur Störungsbeseitigung eines anderen Kühlmöbels eh da (ohnehin vor Ort) ist. Zudem kann auch die Vorhaltung und Bereitstellung von Ersatzteilen für den Wartungseinsatz auf Basis der gewonnenen Daten und daraus gezogenen Erkenntnisse optimiert werden. Die Material- und Einsatzplanung kann manuell, aber auch automatisch, durch den übergeordneten Server 3 erfolgen.
  • Parallel zum zuvor beschriebenen Zustandsmonitoring erfolgt eine permanente gerätespezifische Energieverbrauchsermittlung, so dass durch Analyse der eingehenden Daten vergleichende Informationen zur Beurteilung der Energieverbräuche möglich sind. Die Bewertung der absoluten Energieverbräuche erfolgt unter dem Vorbehalt der verfahrensabhängigen Genauigkeit und ist zweitrangig. Sie dient im Wesentlichen zur Reduzierung des Energieverbrauchs der erfassten Geräte durch angepasste (zustandsabhängige) Wartungszyklen und ist damit ein Baustein zur Realisierung der prädiktiven Instandhaltung.
  • Figur 6 und 7 zeigen exemplarische Messkurven, welche bei aufwendigen, wochenlangen Tests ermittelt wurden, bei denen verschiedene Stör-, Verschleiß- und Verschmutzung-Szenarien simuliert wurden. In Figur 5 wurde eine Verschmutzungssimulation durchgeführt, indem die Lüftungsschlitze am Kühlmöbel abgedeckt wurden. Nach einer routinemäßigen Abtauphase wurde die Abdeckung von den Lüftungsschlitzen entfernt. Die Leistungsaufnahme des Kühlmöbels geht demensprechend relativ abrupt nach unten. Bei der realen Anwendung entspräche dies dem Zustand nach einer Reinigung. Die reale, also nicht simulierte Verschmutzung tritt schleichend ein und ist auch sehr ortsabhängig aufgrund der Verschmutzungsverhältnisse in der Umgebung. Beispielsweise verschmutzten die Lüftungsschlitze eines Kühlmöbels, welches in einer Fischabteilung steht, in der Regel weitaus langsamer als die Lüftungsschlitze eines Kühlmöbels, welches in der Obst- und Gemüseabteilung steht. Die Geschwindigkeit des Verschmutzungsprozesses kann bei der zuvor beschriebenen Clusterbildung berücksichtigt werden.
  • Weiterhin ist in Figur 6 eine Leistungsänderung in der Lastaufnahmekurve zu sehen, nachdem eine Warenüberladung durch Abdeckung der Luftaustritte im Stauraum des Kühlmöbels simuliert wurde.
  • Hierdurch erhöht sich die Lastlaufzeit signifikant. Allerdings fällt die Leistungsspitze leicht ab, wie insbesondere aus Figur 7 ersichtlich ist.
  • Vergleicht man die beiden Störungsszenarien "Verschmutzung" und "Warenüberladung", wird klar, dass eine Energieverbrauchsüberwachung nicht ausreichend ist, weil beide Fälle zu einem erhöhtem Energieverbrauch führen. Während bei der Verschmutzung aber ein Wartungseinsatz notwendig wird, reicht bei der Warenabdeckung eine Instruktion an den Betreiber, das Kühlmöbel korrekt zu beladen. Auf Basis der Leistungskurven kann der Störungstyp gut ermittelt werden.
  • Generell lassen sich bei einer detaillierten Leistungsanalyse aus den einzelnen Parametern schon jetzt recht genaue Schlüsse über den Zustand der Kühlmöbel ziehen. Auf Basis der beim erfindungsgemäßen Verfahren erhobenen Datenmengen von tausenden Kühlmöbeln werden diese Rückschlüsse, insbesondere durch den Einsatz einer künstlichen Intelligenz, weiter präzisiert. Somit kann die Wartung und Instandhaltung weitaus effizienter geplant und durchgeführt werden.

Claims (9)

  1. Verfahren zur Zustandsüberwachung, Zustandsbewertung und Wartung von örtlich weitverteilten Kühlmöbeln (2) mit einer dem jeweiligen Kühlmöbel (2) zugeordneten Messbox (1), die einen Microcontroller (10) und eine Sende-/Empfangseinheit (12) umfasst, bei dem
    - die Messbox zwischen dem Netzanschluss eines Kühlmöbels (2) und dem Leistungsstecker des Kühlmöbels (2) installiert wird,
    - die Messbox die elektrischen Strom- und Spannungskennlinien des Kühlmöbels (2) erfasst,
    - die erfassten Kennlinien durch den Microcontroller (10) zu komprimierten Datenpaketen weiterverarbeitet werden,
    - die Datenpakete über die Sende-/Empfangseinheit (12) an einen übergeordneten zentralen Server (3) weitergeleitet werden,
    - mittels einer Software die bereitgestellten Datenpakete ausgewertet werden
    - und anhand der Auswertung eine Zustandsbewertung des Kühlmöbels (2) durchgeführt wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Messbox (1) beim ersten Einschalten nach der Installation anhand von hinterlegten Musterkennlinien und den nach der Einschaltung erfassten Kennlinien den Modelltypen des Kühlmöbels (2) erkennt und an den Server übermittelt.
  3. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mittels der Software auf Basis der Zustandsbewertung, dem Standort der Messbox sowie einer Wartungstourendatenbank der optimale Zeitpunkt für die nächste Wartung ermittelt wird.
  4. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis der Zustandsbewertung, dem Modelltypen des Kühlmöbels und dem Standort der Messbox sowie einer Lagerdatenbank eine zeitlich terminierte und örtlich festgelegte Materialbeschaffung automatisch initiiert wird.
  5. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die auf dem Server hinterlegten Kennlinien mittels einer künstlichen Intelligenz ausgewertet werden und die künstliche Intelligenz derart selbstlernend ausgebildet ist, dass Muster herausgebildet werden und diese Muster im Zusammenhang mit historischen Daten Rückschlüsse auf den Zustand und die Einsatzbedingungen des Kühlmöbels ermöglichen.
  6. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass durch die Messbox (1) zusätzlich die Umgebungstemperatur erfasst wird und an den übergeordneten Server (3) bereitgestellt wird.
  7. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass durch die Messbox (1) zusätzlich die Luftfeuchtigkeit erfasst wird und an den übergeordneten Server (3) bereitgestellt wird.
  8. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der übergeordnete zentrale Server (3) auf die Messbox (10) über die Sende-/Empfangseinheit (12) zugreift.
  9. Verfahren nach einem der vorgenannten Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Messbox ihren Standort an den Server (3) übermittelt.
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