Vorausschauende Instandhaltung bzw. „Predictive Maintenance“ ist ein vielversprechender Ansatz für die Optimierung maschinengestützter Produktionsprozesse. Durch genaue Beobachtung und die darauf basierenden Entscheidungen soll Reparatur oder Austausch von Komponenten geplant und möglichst kurz vor dem Ende der Verschleißgrenze erfolgen. Eine maximale Ausschöpfung der Maschinen-Investition bei minimaler Störung der Produktionsprozesse lautet das Ziel.
Aus ökonomischen Gründen kann nicht jedes Bauteil in all seinen physikalischen Eigenschaften fortlaufend gemessen und erfasst werden, um daraus eine Wartungsentscheidung zu treffen. Vielmehr ist es notwendig, aus wenigen beobachteten Parametern indirekt möglichst viele verlässliche Prognosen abzuleiten. Ausgehend von den beobachteten Maschinendaten (z.B. Betriebseinstellungen, Sensorwerte) lassen sich aus Mustern der unterschiedlichen Zusammenstellungen auf verschiedenen Abstraktionsstufen Aussagen über den Zustand der Maschine treffen, um schließlich zu begründeten Entscheidungen zu kommen. Beispielsweise ihren komplexen Betriebszustand zeigt eine Maschine oft nicht direkt an. So kann ein Stillstand oder eine reduzierte Produktionsleistung durch einen Testlauf, eine Anfahrphase oder einen Defekt in einem Antrieb begründet sein.
Ausgehend von gegebenen Maschinendaten zeigte das IFW in Kooperation mit Fujitsu auf dem Big Data Summit 2017 in Hanau unter dem Titel „Maschinendaten verstehen – Instandhaltung optimieren“ verschiedene Ansätze zur Klassifizierung komplexer Beobachtungen. Am Beispiel der Schätzung von Stillstandprofilen wurden Verfahren bezüglich Aufwand und Verlässlichkeit verglichen. Die gezeigten Ergebnisse bilden einen wichtigen Baustein für die voraussehende Instandhaltung von Produktionsmaschinen. Die Kooperation mit Fujitsu entstand aus dem Production Innovations Network, einem Netzwerk in dem Unternehmen dazu eingeladen werden, sich untereinander und mit den Fachleuten der Leibniz Universität Hannover zum Thema Industrie 4.0 zu vernetzen. Der gemeinsame Vortrag ist jetzt im IFW-Youtube-Channel aufrufbar und richtet sich sowohl an das Unternehmensmanagement, als auch an Fachanwender von Big Data Technologien. -> zum Vortrag
