Die Druckluft-Leckageüberwachung macht aus einem unsichtbaren, ständig laufenden Verlust eine Zahl, die Sie im Trend verfolgen, berichten und angehen können. In diesem Leitfaden entwerfen Sie ein Überwachungs-Setup mit Durchfluss- und Drucksensoren, die über MQTT veröffentlichen, berechnen die Leckage aus dem Verbrauch außerhalb der Schicht und aus dem Druckabfall und lösen Alarme aus, wenn die Leckagerate nach einer Reparaturkampagne wieder ansteigt.
Warum Druckluftleckagen eine kontinuierliche Überwachung verdienen
Druckluft ist pro Einheit nutzbar bereitgestellter Energie einer der teuersten Energieträger in einer Fabrik: Der Kompressor wandelt Strom größtenteils in Wärme um, und nur ein Bruchteil kommt als Arbeit am Werkzeug an. Leckagen verschärfen das, weil sie jede Stunde jedes Tages Luft verbrauchen, auch nachts und am Wochenende, wenn nichts produziert wird.
Die meisten Werke wissen bereits, dass es Leckagen gibt. Instandhaltungsteams führen Ultraschallprüfungen durch, markieren Leckagen und beheben sie. Das Problem ist, was danach passiert: Ohne Messung kann niemand sagen, wie viel die Kampagne eingespart hat, und innerhalb weniger Monate entstehen neue Leckagen an Schnellkupplungen, verschlissenen Schläuchen, Kondensatableitern und Zylinderdichtungen. Kontinuierliche Überwachung schließt diesen Kreis. Sie zeigt die heutige Leckagerate, vergleicht sie mit der Rate nach der letzten Reparatur und meldet, wann die nächste Prüfung fällig ist.
Was gemessen werden sollte
Für den Einstieg brauchen Sie nicht an jeder Maschine einen Sensor. Wenige Messpunkte beantworten die wichtigen Fragen.
| Messpunkt | Sensor | Was er beantwortet |
|---|---|---|
| Hauptleitung nach dem Trockner | Thermischer Massendurchflussmesser | Gesamter Luftverbrauch des Werks |
| Kompressoraustritt | Druckmessumformer (4 bis 20 mA oder Modbus) | Erzeugungsdruck und Regelband |
| Entferntes Ende des Netzes | Druckmessumformer | Druckabfall über Rohre, Filter und Trockner |
| Jeder Kompressor | Stromwandler oder Modbus-Register der Steuerung | Last-, Leerlauf- und Aus-Zustände, elektrische Leistung |
| Große Verbraucher oder Zonen (optional) | Durchflussmesser in Abzweigen | Welcher Bereich für die Leckagelast verantwortlich ist |
| Produktionsplan | MES, SPS oder ein einfacher Schichtkalender | Wann das Werk planmäßig stillsteht |
Thermische Massendurchflussmesser sind die übliche Wahl für die Hauptleitung, weil sie den Normvolumenstrom direkt messen und einen geringen Druckverlust haben. Viele aktuelle Modelle stellen Messwerte über Modbus RTU oder Modbus TCP bereit, manche über 4 bis 20 mA, und einige sprechen nativ MQTT.
Architektur: vom Sensor zur Leckagezahl
Der Datenpfad folgt demselben Muster wie jedes Monitoring von Versorgungsmedien:
- Sensoren und Zähler sitzen am Druckluftnetz und an den Kompressoren.
- Ein Edge-Gateway (ein Industrie-PC, ein Raspberry Pi mit RS-485-Schnittstelle, eine SPS mit MQTT-Bibliothek oder Node-RED) fragt alle paar Sekunden Modbus-Register oder Analogeingänge ab.
- Das Gateway veröffentlicht JSON über MQTT an einen Broker, mit einer Topic-Struktur, die auf der Werkshierarchie basiert.
- Abnehmer abonnieren: Ein Historian schreibt die Werte in eine Zeitreihendatenbank, ein kleiner Dienst berechnet Leckagekennzahlen, und Dashboards und Alarme lesen die Ergebnisse.
Der Broker entkoppelt sie alle voneinander. Wenn Sie nicht sicher sind, was ein MQTT-Broker in diesem Bild tut, stellen Sie ihn sich als Vermittlungsstelle vor, mit der sich jeder Erzeuger und Abnehmer verbindet, sodass ein neues Dashboard nie das Gateway berührt.
Ein Topic-Layout, das ISA-95 folgt, hält alles lesbar und erlaubt ConnectMQ, die Geräte in der Geräteansicht nach Ebene darzustellen. So wird die ISA-95-Hierarchie (Unternehmen → Werk → Bereich → Anlage) zur Struktur eines Unified Namespace (UNS), in dem Druckluftdaten neben allen anderen Energie- und Maschinendaten stehen:
connectmq/plant1/utilities/compressed-air/header/flow {"ts":1760600000,"nm3_min":18.4}
connectmq/plant1/utilities/compressed-air/header/pressure {"ts":1760600000,"bar":6.9}
connectmq/plant1/utilities/compressed-air/end-of-line/pressure {"ts":1760600000,"bar":6.4}
connectmq/plant1/utilities/compressed-air/comp1/state {"ts":1760600000,"state":"load","kw":72.5}
connectmq/plant1/utilities/compressed-air/leak/offshift {"ts":1760600000,"nm3_min":4.1,"share_pct":22.3}
Das letzte Topic ist ein abgeleiteter Wert, der retained veröffentlicht wird, damit ein Dashboard, das zu einem beliebigen Zeitpunkt geöffnet wird, sofort die aktuelle Leckagezahl sieht.
Methode 1: Grundlastdurchfluss außerhalb der Schicht
Der einfachste und robusteste Weg, Leckagen kontinuierlich zu beziffern, ist ein Blick auf den Durchfluss bei stillstehender Produktion. In einem geplanten Stillstandsfenster (keine Nachtschicht, Sonntag, Mittagspause an einer Linie, die vollständig stoppt) besteht fast alles, was durch die Hauptleitung fließt, aus Leckage plus einigen legitimen Dauerverbrauchern wie Spülluft oder Luftmessern, die nicht abgeschaltet wurden.
Der folgende Dienst abonniert den Durchfluss der Hauptleitung, prüft, ob die aktuelle Zeit in ein konfiguriertes Stillstandsfenster fällt, mittelt den Durchfluss über dieses Fenster und veröffentlicht das Ergebnis. Für die Demo nutzt er den öffentlichen MQTT-Broker; tragen Sie für die Produktion Ihre Zugangsdaten ein.
#!/usr/bin/env python3
"""Off-shift compressed air leak estimator."""
import json
import statistics
import time
from datetime import datetime
import paho.mqtt.client as mqtt
BROKER = "broker.connectmq.com"
PREFIX = "connectmq/demo/air-7f3k/plant1/utilities/compressed-air"
FLOW_TOPIC = f"{PREFIX}/header/flow"
LEAK_TOPIC = f"{PREFIX}/leak/offshift"
IDLE_HOURS = range(1, 5) # 01:00-04:59 ist ein geplantes Stillstandsfenster
PRODUCTION_AVG_NM3_MIN = 18.0 # Referenz-Durchschnittsdurchfluss während der Produktion
samples = []
window_open = False
def in_idle_window(now: datetime) -> bool:
return now.hour in IDLE_HOURS
def on_connect(client, userdata, flags, reason_code, properties):
print("Connected:", reason_code)
client.subscribe(FLOW_TOPIC, qos=1)
def on_message(client, userdata, msg):
global window_open
data = json.loads(msg.payload)
now = datetime.now()
if in_idle_window(now):
window_open = True
samples.append(float(data["nm3_min"]))
elif window_open and samples:
leak = statistics.median(samples)
result = {
"ts": int(time.time()),
"nm3_min": round(leak, 2),
"share_pct": round(100 * leak / PRODUCTION_AVG_NM3_MIN, 1),
"samples": len(samples),
}
client.publish(LEAK_TOPIC, json.dumps(result), qos=1, retain=True)
print("Published leak estimate:", result)
samples.clear()
window_open = False
client = mqtt.Client(mqtt.CallbackAPIVersion.VERSION2, client_id="leak-estimator-7f3k")
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message
client.connect(BROKER, 1883, keepalive=60)
client.loop_forever()
Der Median statt des Mittelwerts macht die Schätzung unempfindlich dagegen, dass jemand nachts kurz ein Teil abbläst. In einem echten Werk würden Sie das Stillstandsfenster aus dem Produktionsplan oder aus Maschinenzuständen statt aus einem festen Stundenbereich ableiten und bekannte Dauerverbraucher abziehen.
Methode 2: Druckabfalltest
Wenn noch kein Durchflussmesser vorhanden ist oder Sie ihn validieren möchten, liefert ein Druckabfalltest eine direkte Leckageschätzung. Bei gestoppten Verbrauchern werden die Kompressoren abgeschaltet und der Systemdruck beim Absinken protokolliert. Da die Druckmessumformer bereits über MQTT veröffentlichen, müssen Sie nur Beginn und Ende des Tests notieren.
Der Leckagestrom in Freiluft beträgt näherungsweise:
Q_leak [l/min free air] = V [l] x (p1 - p2) [bar] / (t [min] x 1.013 [bar])
V = total system volume (receivers + piping)
p1 = start pressure, p2 = end pressure (gauge)
t = time to fall from p1 to p2
Fällt beispielsweise ein System mit 3.000 Litern in 2 Minuten von 7,0 auf 6,0 bar, beträgt die Leckage etwa 3.000 x 1,0 / (2 x 1,013), also rund 1.480 l/min Freiluft. Manche Praktiker wenden einen Korrekturfaktor an, weil Leckagen bei vollem Druck stärker strömen als am unteren Ende des Tests; für welche Konvention Sie sich auch entscheiden, wenden Sie sie konsequent an, damit die Ergebnisse über die Zeit vergleichbar bleiben.
Führen Sie den Test jeden Monat zu denselben Zeiten durch und veröffentlichen Sie das Ergebnis auf einem Topic leak/decay-test, dann erhalten Sie eine zweite Trendlinie, die nicht vom Durchflussmesser abhängt.
Alarme und KPIs der Druckluft-Leckageüberwachung
Zahlen ändern Verhalten erst, wenn jemand sie sieht. Ein praxistaugliches Set aus Alarmen und KPIs:
- Leckagedurchfluss außerhalb der Schicht pro Nacht, wöchentlich im Trend. Das ist die Leitkennzahl.
- Leckageanteil in Prozent des durchschnittlichen Produktionsdurchflusses, nützlich für den Vergleich unterschiedlich großer Werke.
- Spezifische Leistung (kW pro m³/min) der Kompressorstation, die ineffizientes Last-/Leerlauf-Takten sichtbar macht.
- Druckabfall zwischen Kompressoraustritt und Netzende, der oft erklärt, warum Sollwerte angehoben wurden.
- Alarm, wenn der Leckageanteil das Niveau nach der Reparatur um eine von Ihnen gewählte Marge übersteigt, als Signal, dass eine neue Ultraschallprüfung fällig ist.
Im ConnectMQ-Portal können Sie eine Schwellenwert-Alarmregel auf das Feld nm3_min oder share_pct des Leckage-Topics anlegen; jede Überschreitung landet im Alarmprotokoll. Für Benachrichtigungen per E-Mail, Chat oder SMS leitet ein kleiner Node-RED-Flow oder Python-Subscriber, der mit dem Broker verbunden ist, das Ereignis weiter, da ConnectMQ selbst keine Webhooks versendet. Die Anleitung zu Schwellenwert-Alarmen zeigt dieses Muster Schritt für Schritt.
Häufige Fallstricke
- Falsche Position des Durchflussmessers. Ein Messgerät vor dem Trockner erfasst auch Spül- und Kondensatverluste. Setzen Sie es hinter die Druckluftaufbereitung, sofern Sie diese nicht ausdrücklich messen wollen.
- Dauerverbraucher ignorieren. Luftmesser, Abblasdüsen und Schaltschrankkühler, die nachts weiterlaufen, sind keine Leckagen, aber Verschwendung. Erfassen Sie sie separat, damit die Leckagezahl ehrlich bleibt.
- Betriebs- und Normvolumenstrom verwechseln. Stellen Sie sicher, dass alle Messgeräte in denselben Bezugsbedingungen messen, bevor Sie Werte vergleichen oder addieren.
- Keine Verknüpfung mit dem Produktionszustand. Ohne zu wissen, wann das Werk stillsteht, ist die Grundlast reine Schätzung. Übernehmen Sie den Zustand aus Ihren Topics zur Überwachung des Maschinenstatus, falls vorhanden.
- Einmalprojekte. Ein Dashboard, für das niemand verantwortlich ist, verfällt schnell. Weisen Sie die Leckage-KPI einer Person zu und besprechen Sie sie im selben Meeting wie andere Energiekennzahlen.
Einordnung ins größere Energiebild
Druckluft ist meist ein Posten in einem umfassenderen Programm. Derselbe Broker und dieselbe Topic-Struktur transportieren Stromzähler, Gas und Wasser, sodass der obige Leckageschätzer neben den Daten aus dem Energiemonitoring in der Fabrik und der Aufschlüsselung auf Maschinenebene aus der elektrischen Unterzählung steht. Wenn Sie sich auf ISO 50001 vorbereiten, wird Druckluft häufig als wesentlicher Energieeinsatz identifiziert, und kontinuierliche Leckagedaten werden zum Nachweis der Verbesserung. Die strategische Sicht darauf, wo Energie zwischen anderen Initiativen steht, bietet der Smart-Manufacturing-Leitfaden.
Den Broker selbst zu betreiben ist möglich, doch Daten zu Versorgungsmedien sind nur wertvoll, wenn sie immer verfügbar sind. Ein Cloud-MQTT-Broker nimmt dem Instandhaltungsteam Patchen, Zertifikate und Verfügbarkeitssorgen ab, damit es sich auf das Beheben von Leckagen konzentrieren kann.
Druckluft mit ConnectMQ überwachen
ConnectMQ ist ein vollständig verwalteter MQTT-Broker mit TLS, einer ISA-95-fähigen Geräteansicht, einem Live-Topic-Explorer und Schwellenwert-Alarmen. Erstellen Sie den Prototyp Ihrer Leckageüberwachung auf broker.connectmq.com, legen Sie dann einen kostenlosen Serverless-Broker an, ganz ohne Kreditkarte, und richten Sie Ihre Gateways darauf aus.
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich einen Durchflussmesser, um mit der Druckluft-Leckageüberwachung zu beginnen?
Nein. Mit Druckmessumformern allein können Sie regelmäßige Druckabfalltests durchführen und die Ergebnisse über MQTT protokollieren. Ein thermischer Massendurchflussmesser in der Hauptleitung macht die Messung kontinuierlich und ist der empfohlene nächste Schritt.
Wie oft sollte die Leckageschätzung berechnet werden?
Einmal pro geplantem Stillstandsfenster genügt meist, typischerweise jede Nacht oder jedes Wochenende. Verfolgen Sie die Werte wöchentlich im Trend, damit kurzfristiges Rauschen keine unnötigen Prüfungen auslöst.
Können vorhandene Kompressorsteuerungen die Daten liefern?
Oft ja. Viele Kompressorsteuerungen stellen Lastzustand, Druck und Betriebsstunden über Modbus bereit, die ein Gateway auslesen und neben Ihren eigenen Sensoren über MQTT veröffentlichen kann.
Berechnet der MQTT-Broker die Leckagerate selbst?
Nein. ConnectMQ transportiert die Sensordaten und kann Schwellenwert-Alarme auf veröffentlichte Werte auslösen. Die Leckageberechnung läuft in einem kleinen Dienst, einem Node-RED-Flow oder einem Edge-Skript, das sich als MQTT-Client mit dem Broker verbindet.
