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Industrie 4.0

Daten nutzbar machen – Erhöhung der Anlagenproduktivität durch den Einsatz von innovativen Technologien und Methoden

Foto: Suwin via Shutterstock

Die Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen ist in nahezu allen Segmenten der Industrie ein unabdingbarer Schlüssel zum Erfolg. Je nach Branche und Anlage können Maschinenausfälle mitunter Schäden im fünfstelligen Eurobereich verursachen. Die Digitalisierung bietet neue Chancen, diese Ausfälle frühzeitig zu detektieren. Forscherinnen und Forscher sind mittlerweile in der Lage, anhand von diversen Daten (Maschinendaten, Prozessdaten, Sensordaten, Produktqualitätsdaten etc.) zu erkennen, ob ein Stillstand droht. Im ersten Schritt versucht man, Abweichungen vom Normalzustand der Maschine zu detektieren. Dieses sogenannte Condition-Monitoring-System funktioniert auf der Basis von großen Datenmengen, die mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen ausgewertet werden. Klaudia Kovacs, Wissenschaftlerin bei Fraunhofer Austria in der Gruppe Instandhaltung und Anlagenmanagement, beschäftigt sich mit genau diesem Thema. „Condition Monitoring ist sozusagen das Fieberthermometer der Anlage“, erklärt sie. „Sieht man in den Ergebnissen der Datenanalyse, dass ein Ausfall bevorsteht, kann man rechtzeitig Instandhaltungsarbeiten durchführen und einen ungeplanten Stillstand verhindern beziehungsweise die Folgen eines Ausfalls minimieren.“

Doch nicht nur zur kurzfristigen Vorhersage von Ausfällen können datenbasierte Instandhaltungslösungen eingesetzt werden, sondern auch zur langfristigen Planung des Ersatzteilmanagements sowie zur Optimierung der Instandhaltungszyklen. Grundvoraussetzung dafür ist aber immer eine solide Datenbasis. Wo bisher oft auf Basis eines Bauchgefühls entschieden wurde, ob ein Bauteil noch in Ordnung ist, lässt sich mithilfe von Daten und Statistiken objektiv vorhersagen, ob das Bauteil unter Berücksichtigung seines Alters sowie der darauf einwirkenden Belastung noch ein weiteres Jahr überlebt oder getauscht werden sollte. Auch daran arbeitet Klaudia Kovacs. „Erst vor Kurzem haben wir gemeinsam mit unseren Partnern Aichelin und Humai Technologies GmbH die App #jakob entwickelt, die die komplette Instandhaltung einer Anlage unterstützt und koordiniert und sowohl den kurzfristigen Aspekt des Condition Monitoring als auch den langfristigen Aspekt der Ersatzteilplanung durch Restlebensdauerprognosen abdeckt.“ Ziel der datengetriebenen Instandhaltung ist es immer, benötigte Daten und Informationen am richtigen Ort zur richtigen Zeit an die Techniker zu liefern und somit einen wesentlichen Beitrag zum verbesserten Informations- und Wissensmanagement am Shopfloor zu liefern.

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Weitere Informationen finden Sie unter www.fraunhofer.at

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