IWS - Wartungstool mit Algorithmusgefühl

Die Bündelung vorhandener Betriebsdaten senkt die Instandhaltungskosten von Produktionsmaschinen. Ein neues, selbst lernendes Wartungsplanungstool steigert dabei die Produktivität massiv.

Kurzbeschreibung

Die Instandhaltung von Produktionsmaschinen stellt einen unterschätzten Kostenfaktor dar. Chaotische Warenlager und überdimensionierte Instand haltungsmann schaften können zu Ressourcenverschwendung führen.

Starre Instandhaltungsplanungen nach fixen Wartungsintervallen sind außerdem auf den Ist-Zustand der Maschinen abgestimmt und können auf unerwartet auftretende Fehler kaum reagieren. Negative Auswirkungen auf die Maschinenverfügbarkeit, Zwischenlager und den Rohstoffverbrauch senken die Produktionsleistung.

Big Data hilft dem System zu lernen

Das Projekt IWS belegte die technische wie auch wirtschaftliche Machbarkeit des intelligenten Wartungsplanungstools von IPN. Mithilfe einer Echtzeit-Vorhersagemethodik kann der Wartungszeitpunkt von Industriemaschinen frühzeitig bestimmt und der Wartungsbedarf in Produktionsabläufe in tegriert werden.

Zum Einsatz kommen adaptive Algorithmen zur Mustererkennung, damit selbst geringfügige Veränderungen der Anlagen im laufenden Betrieb automatisch erfasst werden. Sie erkennen selbstständig die relevanten Einflussfaktoren auf den zukünftigen Maschinenzustand.

Das Wartungsplanungssystem lernt über die ständige Speisung mit der Vielzahl an – prinzipiell im Unternehmen vorhandenen – Sensor- und Betriebsdaten unentwegt dazu.

Betriebsinternes ExpertInnenwissen wird zusätzlich in die Mustererkennung übernommen, um es langfristig für das Unternehmen zu sichern. Aufgrund der großen und hochfrequent angelieferten Datenmenge spricht man von Big Data. Um deren Auswertung effizient zu halten, wird eine Form von „Alterungsprozessen“ in Kombination mit der Verdichtung in statistische Kennzahlen auf das vorhandene Datenmaterial angewendet. Alle Ergebnisse dienen als Input für nachgelagerte Planungs bzw. Monitoring-Systeme und sind auf standardisierten PCs darstellbar.

Das intelligente Wartungsplanungstool ersetzt kostspielige, externe WartungsexpertInnen und reduziert den unternehmensinternen Personalaufwand. Ein großes österreichisches Industrieunternehmen, das Big-Data-Anwendungen für den Bereich Industrie 4.0 als rein österreichisches Paket anbieten möchte, hat die Firma IPN bereits ins Boot geholt.

Projektbeteiligte

Kontaktadresse

Projektkoordinator

Mag. Philip Vodopiutz
E-Mail: philip.vodopiutz@predictive.at