Mit Smart Maintenance Maschinenausfälle vorhersehen

Wie können Daten aus der Produktion genutzt dazu werden, Betriebsausfälle von Maschinen vorherzusehen und zu vermeiden? Im Rahmen des Spitzenclusters it's OWL arbeiten das Fraunhofer IEM und BENTELER gemeinsam an dem Thema Big Data im industriellen Umfeld. Die Forschungskooperation findet im Rahmen des EU-Projekts BOOST 4.0 statt.

Die systematische Erfassung und Auswertung von Maschinendaten einer hydraulischen Presse und einer Materialfördereinrichtung bei BENTELER ermöglichen es, Muster im Produktionsprozess zu erkennen. Das Fraunhofer IEM entwickelt ein Vorgehensmodell für die Implementierung von vorausschauender Instandhaltung, beispielsweise die Wartung und Inspektion von Maschinen zur Vermeidung von Betriebsausfällen. Dafür werden datengetriebene Modellierungsverfahren (Maschinelle Lernverfahren) genutzt und weiterentwickelt, die zum Beispiel Maschinenfehler erkennen, lange bevor sie passieren. Ausfällen kann so vorgebeugt werden, wodurch sich beispielsweise Standzeiten reduzieren oder der Fertigungsprozess effizienter gestaltet wird.

BOOST 4.0 ist derzeit eine der größten europäischen Initiativen für Big Data in der Industrie. 50 Partner aus 16 europäischen Ländern arbeiten an einem europäischen Big Data-Standard, in den auch bestehende deutsche Referenzarchitekturen wie RAMI 4.0 oder Initiativen wie International Data Spaces mit einfließen. Methoden und Modelle werden verknüpft und verschiedene Communities und Erfahrungswerte aus Europa zusammengebracht. Dies erfolgt an zehn europäischen Standorten, etwa in Spanien, Italien und Deutschland, wo erste Projektinhalte rund um die industrielle Datenanalyse und -verwertung getestet und umgesetzt werden.

Projektfoto Boost

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