Man unterscheidet zwischen der mechanischen Lebensdauer – oft als L10-Lebensdauer bezeichnet – und der Fettgebrauchsdauer, welche die Schmiermittelalterung beschreibt. Die Berechnung der mechanischen Lebensdauer L10 ist in der Norm DIN ISO 281 beschrieben und gibt die Zeit an, bis 10% einer größeren Menge Kugellager durch Materialermüdung ausfallen. Die mechanische Lebensdauer lässt sich durch die Größe des Kugellagers positiv beeinflussen und ist aufgrund verhältnismäßig geringer Kräfte im Ventilator in der Regel nicht kritisch. Stattdessen ist die Lebensdauer des Fetts sehr oft der begrenzende Faktor für die Lebensdauer des Kugellagers und damit auch des Ventilators.
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Diese Fettgebrauchsdauer wird separat von der L10-Lebensdauer berechnet und ist nicht genormt. Die Berechnung basiert auf der Erfahrung von ebm-papst und berechnet sich aus drehzahlabhängigen Empfehlungen für Nachschmierfristen für Kugellager (tf) und temperaturabhängigen Anpassungsfaktoren (AxT). In der Auslegung der Kugellager werden die beiden Berechnungen (L10 und Fettgebrauchsdauer) mit Worst-Case-Daten durchgeführt, das heißt ein Betrieb unter Volllast und konstant hohen Temperaturen. ebm-papst nutzt im Rahmen seines digitalen Ökosystems NEXAIRA für den Service Fan Health Status Echtzeitdaten des Ventilators, um dynamische Berechnungen durchzuführen.
Sensoren erfassen die Drehzahl sowie die Temperaturen der Umgebung, der Elektronik und des Motors. Ein Algorithmus berechnet daraus die Lagertemperatur und kann die verbleibende Lebensdauer präziser bestimmen. Hierbei greift der Algorithmus auch auf eine interne Messdatenbank von ebm-papst zu, um diesen individuell an den jeweiligen Kugellagertyp in dem überwachten Ventilator anzupassen. Laufen Ventilatoren langsamer als angenommen – was in der Realität oft der Fall ist – verlängert sich die Restlebensdauer.
Künftig sollen noch weitere Sensoren zum Einsatz kommen und beispielsweise Vibrationsdaten in die Berechnung mit einfließen. Für Kunden bedeutet das ein echtes Plus an Transparenz und Planungssicherheit. Wer weiß, wie stark seine Ventilatoren tatsächlich belastet sind, kann Wartungsintervalle anpassen, Ausfälle vermeiden und Serviceeinsätze gezielter planen. Besonders in sensiblen Bereichen wie Rechenzentren oder Reinräumen, wo ein Ausfall gravierende Folgen hätte, wird so aus einer simplen Formel ein entscheidender Baustein für Predictive Maintenance — und damit für mehr Effizienz und Sicherheit im laufenden Betrieb.
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