15 Oktober 2026

Condition Monitoring bezeichnet die Überwachung des technischen Zustands von Maschinen, Anlagen oder Komponenten anhand geeigneter Beobachtungen und Messgrößen. Veränderungen werden erfasst und bewertet, um Auffälligkeiten möglichst rechtzeitig zu erkennen. Typische Informationen sind Schwingungen, Temperaturen, elektrische Größen oder Eigenschaften eines Schmierstoffs. Die Zustandsüberwachung liefert eine Entscheidungsgrundlage für die Instandhaltung, aber nicht automatisch eine zuverlässige Vorhersage des Ausfallzeitpunkts.

Was leistet Condition Monitoring?

Eine Maschine kann noch produzieren, obwohl sich ein Bauteil bereits verändert. Ein Lager kann beispielsweise auffällige Schwingungen entwickeln, bevor die Anlage zum Stillstand kommt. Condition Monitoring soll solche Entwicklungen sichtbar machen. Dafür muss das ausgewählte Messverfahren zu dem Fehlermechanismus passen, den der Betrieb erkennen möchte.

Der Ausgangspunkt ist deshalb die Frage nach einem relevanten Schaden und seiner erkennbaren Vorstufe. Erst danach folgt die Entscheidung über Sensoren, Messintervalle und Software. Eine große Zahl aufgezeichneter Werte verbessert die Instandhaltung nicht, wenn niemand die Meldungen beurteilt oder eine erforderliche Maßnahme veranlassen kann.

Monitoring, Diagnose und Prognose unterscheiden

Aufgabe	Leitfrage	Beispiel
Zustandsüberwachung	Hat sich der beobachtete Zustand verändert?	Ein Schwingungsmerkmal steigt unter vergleichbarer Last.
Diagnose	Welche Ursache erklärt die Auffälligkeit?	Weitere Untersuchungen deuten auf einen Lagerschaden.
Prognose	Wie könnte sich der Zustand entwickeln?	Ein Modell schätzt einen künftigen Grenzübertritt mit Unsicherheit.
Instandhaltungsentscheidung	Welche Maßnahme ist wann sinnvoll?	Prüfung oder Austausch wird in ein geplantes Zeitfenster gelegt.

Predictive Maintenance nutzt Zustandsinformationen und weitere Daten für vorausschauende Entscheidungen. Eine einfache Grenzwertüberwachung ist bereits eine Form der Zustandsüberwachung, aber noch kein belastbarer Restlebensdauernachweis. NIST betrachtet Monitoring, Diagnose und Prognose als miteinander verbundene Aufgaben und untersucht insbesondere die Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Mess- und Auswerteverfahren.

Welche Messverfahren kommen infrage?

Die geeignete Methode hängt unter anderem von Bauart, Drehzahl, Last, Zugänglichkeit und Fehlermechanismus ab. Häufig ist die Kombination mehrerer Informationen aussagekräftiger als ein einzelner Messwert. Es gibt jedoch keinen universellen Sensor, der sämtliche Schäden einer Maschine zuverlässig erfasst.

Verfahren	Mögliche Anwendung	Wichtige Grenze
Schwingungsmessung	Rotierende Maschinen, Lager und Antriebe	Drehzahl, Montage und Messrichtung beeinflussen das Signal.
Temperaturmessung	Thermische Auffälligkeiten an Komponenten	Umgebung und Betriebszustand können ebenfalls Temperaturänderungen erklären.
Schmierstoffanalyse	Verschleißhinweise oder Verunreinigungen	Probenahme und Vergleichbarkeit sind entscheidend.
Elektrische Messgrößen	Veränderungen von Stromaufnahme oder Leistungsbedarf	Last- und Prozessänderungen müssen berücksichtigt werden.
Akustische beziehungsweise Ultraschallverfahren	Ausgewählte Leckagen oder mechanische Auffälligkeiten	Umgebungsgeräusche und Zugang begrenzen die Aussage.

Diese Zuordnung beschreibt mögliche Anwendungen, keine garantierte Diagnose. Bei einer konkreten Anlage sind geeignete Messpunkte, erforderliche Frequenzbereiche und Bewertungskriterien fachlich festzulegen. Ein niedriger Mittelwert schließt kurze, schädigungsrelevante Spitzen nicht aus. Umgekehrt bedeutet jede kurzfristige Spitze noch keinen Schaden.

Kontinuierliche oder periodische Überwachung?

Eine fest installierte Überwachung kann Zustände regelmäßig oder fortlaufend erfassen. Sie eignet sich besonders, wenn Veränderungen schnell auftreten, ein Bauteil schwer zugänglich ist oder ein Ausfall hohe Folgen hätte. Die Installation verursacht jedoch Aufwand für Sensorik, Datenübertragung, Wartung und die Bearbeitung von Meldungen.

Periodische Messrouten können für andere Anwendungen ausreichend sein. Dabei werden dieselben Messpunkte unter möglichst vergleichbaren Bedingungen wiederholt geprüft. Das Intervall muss zur erwarteten Entwicklung passen. Wenn sich ein relevanter Schaden zwischen zwei Messungen bis zum Ausfall entwickeln kann, ist das gewählte Intervall möglicherweise zu lang.

Auch bei einer vorhandenen Maschinendatenerfassung ist zu prüfen, ob deren Daten für die Zustandsbewertung geeignet sind. Ein einmal pro Minute gespeicherter Temperaturwert kann einen Trend zeigen. Er ersetzt keine hochfrequente Schwingungsmessung, wenn gerade diese für den betrachteten Fehler benötigt wird.

Praxisbeispiel: Auffälligkeit einer Pumpe bewerten

Das folgende Beispiel ist fiktiv und enthält keine allgemein gültigen Alarmgrenzen. Eine Produktionspumpe wird bei einem festgelegten Betriebspunkt regelmäßig gemessen. Das Unternehmen dokumentiert zunächst einen üblichen Schwingungsbereich um 2,0 Millimeter pro Sekunde. In späteren vergleichbaren Messungen steigt der Wert auf 2,5 und danach auf 3,2 Millimeter pro Sekunde.

Der Anstieg gegenüber dem Ausgangswert beträgt im Beispiel (3,2 − 2,0) / 2,0 × 100 = 60 Prozent. Daraus folgt noch keine Aussage, wie lange die Pumpe weiter betrieben werden kann. Zunächst werden Sensorbefestigung, Drehzahl, Durchfluss und weitere Betriebsbedingungen geprüft. Erst danach lässt sich beurteilen, ob ein tatsächlicher technischer Trend vorliegt.

Bestätigt eine vertiefte Untersuchung eine instandhaltungsrelevante Auffälligkeit, kann der Betrieb eine Maßnahme vorbereiten: Ersatzteile prüfen, einen geeigneten Termin abstimmen und nach der Arbeit eine Vergleichsmessung durchführen. Der Nutzen liegt in der besser begründeten Entscheidung. Das Beispiel belegt weder einen bestimmten Schadentyp noch eine garantierte vermiedene Stillstandszeit.

Ein Zustandsüberwachungsprogramm aufbauen

ISO 17359:2018 beschreibt allgemeine Leitlinien für den Aufbau eines Zustandsüberwachungsprogramms für Maschinen. Laut ISO wurde die Ausgabe 2023 bestätigt und ist zum hier genannten Stand weiterhin aktuell. Die Norm liefert einen Rahmen; konkrete Grenzwerte und die geeignete Auslegung müssen zur jeweiligen Anwendung passen.

Anlagen priorisieren: Folgen eines Ausfalls, vorhandene Redundanz und Instandhaltungsaufwand bewerten.
Fehlermechanismen bestimmen: Relevante Schäden und erkennbare Vorzeichen beschreiben.
Messkonzept festlegen: Messgröße, Messpunkt, Betriebsbedingungen und Intervall auswählen.
Referenz aufbauen: Einen nachvollziehbaren Ausgangszustand dokumentieren.
Bewertung definieren: Warnungen, weitere Untersuchungen und Eskalationswege festlegen.
Wirkung überprüfen: Befunde mit tatsächlich gefundenen Ursachen und Maßnahmen vergleichen.

Die FMEA kann bei der systematischen Betrachtung von Fehlern und Folgen helfen. Sie ersetzt keine Messkompetenz. Auch eine besonders kritische Komponente lässt sich nur dann sinnvoll überwachen, wenn geeignete Zustandsinformationen rechtzeitig erkennbar sind.

Alarmqualität und Grenzen

Zu empfindliche Regeln erzeugen viele Meldungen ohne Handlungsbedarf. Zu unempfindliche Regeln übersehen relevante Veränderungen. Die Bewertung sollte deshalb berücksichtigen, welche Fehlalarme und übersehenen Ereignisse tatsächlich auftreten. Ein vollständig ungeprüfter Alarmstrom kann die Aufmerksamkeit für wichtige Meldungen verringern.

Hilfreich sind nachvollziehbare Zustandsklassen, ein klarer Anlagenbezug und ein benannter Ansprechpartner. Nach einem Umbau, Sensorwechsel oder geänderten Betriebspunkt kann eine alte Referenz ungeeignet sein. Die Änderung muss dokumentiert und die Bewertung überprüft werden. Unbekannte Zustände sollten als unbekannt erscheinen, statt durch einen fehlenden Messwert fälschlich als unauffällig zu gelten.

Ein gewöhnliches Condition-Monitoring-System ersetzt keine erforderliche Sicherheitsfunktion. Ebenso bleiben vorgeschriebene Prüfungen oder andere verbindliche Instandhaltungsanforderungen eigenständig zu beachten. Die wirtschaftliche Bewertung berücksichtigt neben vermiedenen Ausfällen auch Sensorpflege, Auswertung, Untersuchung unbegründeter Alarme und die tatsächliche Umsetzbarkeit einer Maßnahme.

Häufige Fragen zu Condition Monitoring

Ist für Condition Monitoring künstliche Intelligenz notwendig?

Nein. Trendanalysen, Grenzwerte und fachlich definierte Merkmale können für viele Aufgaben ausreichen. Komplexere Modelle sind dann sinnvoll, wenn sie gegenüber einfacheren Verfahren einen nachgewiesenen Vorteil bieten. Entscheidend sind geeignete Messdaten und eine überprüfbare Bewertung. Ein aufwendiges Modell kann eine ungeeignete Sensorposition oder fehlenden Betriebskontext nicht zuverlässig ausgleichen.

Kann Zustandsüberwachung jeden Ausfall verhindern?

Nein. Manche Fehler entstehen ohne ausreichend früh erkennbare Vorzeichen oder entwickeln sich zu schnell für eine Reaktion. Andere liegen außerhalb des überwachten Bereichs. Ein sinnvolles Konzept benennt diese Grenzen ausdrücklich. Der Erfolg sollte anhand der tatsächlich adressierten Fehlermechanismen und der Qualität der Entscheidungen bewertet werden, nicht anhand eines pauschalen Versprechens vollständiger Ausfallsicherheit.

Welche Rolle spielt der Betriebszustand?

Er ist wesentlich für die Vergleichbarkeit. Eine andere Last oder Drehzahl kann Schwingung, Temperatur und Stromaufnahme verändern, ohne dass ein Schaden vorliegt. Messungen sollten deshalb geeigneten Zuständen zugeordnet oder entsprechend ausgewertet werden. Werden unterschiedliche Situationen ungeprüft vermischt, entstehen leicht falsche Trends und unnötige Alarme.

Wo sollten die Daten ausgewertet werden?

Das hängt von Reaktionszeit, Datenmenge und Infrastruktur ab. Mit Edge Computing lassen sich Merkmale maschinennah berechnen und Rohdaten gezielt reduzieren. Zentrale Anwendungen können Entwicklungen mehrerer Anlagen vergleichen. Wichtig ist eine klare Regel für Verbindungsverluste und dafür, welche Bewertung vor Ort weiterhin verfügbar sein muss.

Woran erkennt man ein wirksames Programm?

An nachvollziehbaren Befunden und daraus abgeleiteten Maßnahmen. Der Betrieb sollte prüfen, ob relevante Veränderungen rechtzeitig erkannt, Ursachen bestätigt und Maßnahmen sinnvoll geplant wurden. Dazu gehören auch übersehene Schäden und Fehlalarme. Ein großes Datenvolumen oder ein Dashboard allein belegt noch keinen Nutzen für Verfügbarkeit, Instandhaltungskosten oder Prozessstabilität.

Quellen und weiterführende Informationen

ISO 17359:2018: Condition monitoring and diagnostics of machines – General guidelines, Status und Anwendungsbereich.
NIST: Monitoring, Diagnostics and Prognostics for Manufacturing Operations.

Stand: Oktober 2026. Das fiktive Zahlenbeispiel enthält keine übertragbaren technischen Grenzwerte.