maintenance Dortmund 2024

Die Sicherung und Steigerung einer hohen Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit industrieller Anlagen unter der Voraussetzung der Arbeits- und Betriebssicherheit gewinnen heutzutage kontinuierlich an Bedeutung. Derweil steht fortwährend der Aspekt der Wirtschaftlichkeit einer jeden Entscheidung und Handlung in industriellen Unternehmen im Mittelpunkt. Um gleichermaßen den technischen als auch den betriebswirtschaftlichen Herausforderungen optimal zu begegnen, ist daher ein ganzheitliches Anlagenmanagement gefordert, welches die Ziele von Produktion, Instandhaltung und Controlling vereint.

Ausgehend von der gemeinsamen Definition und Konkretisierung Ihrer Ziele unterstützen wir Sie bei der Identifizierung und Bewertung notwendiger Prozesse, Strategien, Strukturen und technologischer Hilfsmittel im Bereich des Anlagen- und Servicemanagements. Unabhängig davon, ob für unternehmensinterne Bedarfe oder als Dienstleistungsangebot, stehen wir Ihnen mit unserer jahrelangen Erfahrung und Expertise im Projektmanagement zur Seite. Durch unsere enge Verbindung zur Forschung profitieren Sie von den neuesten technologischen und wissenschaftlichen Erkenntnissen und Entwicklungen. Dabei begleiten wir Sie auf dem gesamten Weg von der Ideenfindung über die Entwicklung von individuell maßgeschneiderten Lösungen bis hin zur erfolgreichen Umsetzung Ihres Vorhabens.

ERBORAS berechnet für Sie den kostenoptimalen Bestand für jedes Ersatzteil in einem Werk. Die Methode errechnet das Kostenoptimum aus Lagerhaltungskosten, Stillstandkosten aufgrund fehlender Ersatzteile und die voraussichtlichen Verschrottungskosten aufgrund nicht mehr benötigter Ersatzteile.

ERBORAS berücksichtigt:

• Stillstandskosten
• Lebensdauer der Ersatzteile und Anlagen
• Anlagennutzungszeiten
• Ausfall-Prognosen
• Lieferzeiten 
• unterschiedliche Einbauorte
• Anwendung für Neu- und Bestandsanlagen
• Simulationsmöglichkeiten
  

ERBORAS Free-Demonstrator

Der ERBORAS Free-Demonstrator vermittelt anhand eines einfachen Beispiels (ein Werksmaterial in einem Einbauort) ein Gefühl für die Funktionsweise von ERBORAS sowie für die benötigten Daten. Zum Erhalt des kostenfreien Download-Links, kontaktieren Sie gerne Dr. Ing. Dominik Buß (Kontaktdaten siehe unten).

Bisherige QS-Verfahren können nicht alle auftretenden Probleme lösen, wie z. B. unerwartete Stillstandszeiten, die kontinuierliche Überwachung der Maschine oder die Auswertung vorhandener Maschinendaten. Zudem fehlt es an erfahrenen Fachkräften, die ihre Maschinen so gut kennen, dass sie Fehler direkt am Geräusch erkennen und darauf reagieren können. Mit akustischer Messtechnik und KI-Algorithmen ahmen wir das Gehör des erfahrenen Maschinenpersonals nach und liefern somit ein zuverlässiges, automatisiertes System, das anhand der in der Produktion auftretenden Geräusche Hinweise auf Unregelmäßigkeiten an Maschinen oder in Prozessen gibt.

In einem Projekt zum Thema Schweißen konnten wir bspw. beweisen, dass sich Schweißprozesse mit Hilfe von Akustik und KI überwachen lassen: Während des Fügevorgangs zeichnen Mikrofone kontinuierlich die Prozessgeräusche auf. KI-Algorithmen analysieren diese Audiodaten echtzeitnah und das System meldet sofort Abweichungen im Prozess. Denkbar ist der Einsatz eines solchen Systems bei der Herstellung von Brennstoffzellen, für die es derzeit noch keinen stabilen Produktionsprozess, geschweige denn ein zuverlässiges Verfahren zur Prozessüberwachung gibt. Bei den eingesetzten Fertigungsschritten Fügen und Umformung kann eine akustische Überwachung mit KI bereits während des Prozesses einen hohen Mehrwert liefern.

Die »PredictiveBoX« eröffnet neue Horizonte für KI-basierte Schwingungsanalysen und Anwendungen in der Fertigungsoptimierung, vorhersagebasierten Qualitätskontrolle und Industrie 4.0-Integration. Dank unserer Sensorbox können Sie den Werkzeugverschleiß und die Reststandzeit präzise vorhersagen und in Echtzeit visualisieren. Damit optimieren Sie Ihre Produktionsabläufe mit maximaler Werkzeugauslastung, minimiertem Stillstand und Echtzeit-Qualitätskontrolle. Unsere Technologie ermöglicht eine einfache Nachrüstung, keine Geschwindigkeitsbegrenzung und hohe Abtastraten - ohne Batteriebetrieb.

Das Fraunhofer IMS entwickelt smarte Sensorsysteme zur Gestaltung nachhaltiger und zirkulärer, industrieller Produktionsprozesse. Die Systeme liefern vorverarbeitete Informationen und sind dabei leicht nachrüstbar und wartungsarm. Besondere Aufmerksamkeit findet die sensornahe Umsetzung von Methoden des Maschinellen Lernens (ML). Die eingesetzten Modelle basieren auf erklärbarer künstlicher Intelligenz (englisch: XAI explainable artificial intelligence), um die Funktionsweise sowie die erzielten Resultate für den Anwender so verständlich wie möglich zu gestalten. Dabei entstehen Lösungen in den Anwendungsbereichen Industrie 4.0, vorausschauende Wartung, grüne Informations- und Kommunikationstechnik sowie zirkuläre Produktion.

Mit unserer Forschung und Projekterfahrung entwickeln wir angepasste Lösungen zur vorausschauenden und zustandsorientierten Überwachung individueller Sondermaschinen und Prüfstände in der Instandhaltung, ihrer Produktion und Qualitätssicherung.

Unsere Mission:

• Wir unterstützen dabei, den aktuellen Abnutzungsvorrat mit Auswirkung auf Qualität, Zuverlässigkeit und Energieverbrauch, messbar und berechenbar machen.
• Wir helfen bei der Digitalisierung von Inspektionen, um Kennwerte (KPIs) und Pläne in der Instandhaltung und Produktion automatisiert zu erheben.
• Wir ermöglichen die Überwachung mehrerer Baugruppen mit wenigen Sensoren z.B. am Antriebstrang: Motor, Umrichter, Lager, Getriebe, Welle oder an Werkzeugmaschinen: Spindel, Werkzeugaufhängung, Werkstückaufhängung
• Wir bieten Multisensorische Signalanalyse mit intelligenten Algorithmen, die Rüst- und Betriebszustände der Anlage berücksichtigen.
• Wir helfen bei dem Inkrementellen Modellaufbau, um SOLL-/IST-Vergleiche der Anlagezustände durchzuführen und Fehler eindeutig zu diagnostizieren und lokalisieren.
• Wir unterstützen bei der Identifikation effizienter Stellgrößen, um Anlagen nachhaltiger (Verschleiß, Qualität, Durchsatz, Energieverbrauch, Ausschuss) bzw. effizienter zu betreiben.
  

Aufbau von Prüfständen zur Digitalisierung der Fertigung:

Erhebt man die Zustände für sowohl gefertigte als auch zurück gelieferte Bauteile und Maschinen, erhält man eine empirische Datenbank zu guten und »schlechten« Zuständen, aufgrund von Verschleiß und Defekten. Wir am Fraunhofer ITWM bauen und erweitern Prüfstände, damit wir diese qualitativen Profile über Zuständen mit Lebensabschätzungen bewerten und vorhersagen. Dies ermöglicht Ihnen die Entwicklung von digitalen Geschäftsmodellen hinsichtlich Gewährleistung, Leasing, Service oder Ersatzteilmanagement.

Durchgängig digitaler Prozess für wiederkehrende Prüfungen
Ein Großteil vermeidbarer Kosten entsteht durch ineffiziente Arbeit. Der Faktor Zeit spielt hierbei eine wesentliche Rolle. Ebenso stellen intransparente Daten, mangelhafte Übersichtlichkeit in der Planung und der direkte Datenzugriff große Probleme in der Instandhaltungsbranche dar. Nicht aktuelle Daten führen häufig zu Missverständnissen und Mehrfacharbeit.

Ein Beispiel:
Sie als Instandhaltungsleiter sind verantwortlich für die Sicherheit Ihrer Lastaufnahmemittel. Deshalb haben Sie ein Prüfunternehmen beauftragt, eine jährliche Prüfung gemäß DGUV-Vorschriften durchzuführen. Wann das und wie die Dokumentation erfolgt, ist häufig Angelegenheit des Prüfunternehmens. Überblick über den Status und Zustand Ihrer Lastaufnahmemittel erhalten Sie erst nach Abrechnung. Prüfprotokolle werden häufig separat erstellt und versendet und falschen Objekten zugeordnet. Laufend werden Lastaufnahmemittel neu beschafft oder ausgesondert. Es ist schwierig, hier den Überblick zu behalten. Wie ist es möglich, jederzeit Informationen über den Bestand und den Zustand prüfpflichtiger Geräte im Zugriff zu haben, um seiner Verantwortung gerecht zu werden?

Die Antwort:
Durchgängige Digitalisierung von Planung, Durchführung und Protokollierung des gesamten Prozesses der wiederkehrenden Prüfung unter Nutzung der electronic inspection service application (elisa) vom Fraunhofer IFF. „elisa“ ist eine schlanke Softwarelösung und wurde speziell von Praktikern für Praktiker entwickelt. Sie beinhaltet Prüfroutinen für viele Klassen von Prüfobjekten und einen Workflow ohne System- und Medienbrüche. Prüfungen werden damit schneller und sicherer abgearbeitet. Die Identifikation von Prüfobjekten erfolgt mittels AutoID-Technologien (RFID, QR-Code).
Mit Abschluss der Prüfung sind sofort alle Dokumentationsprozesse erledigt und werden in einer Historie zum Prüfobjekt gespeichert. Die Zeitersparnis kann bis zu 50% im Vergleich zu heute betragen.

Eines der bisher größten Hindernisse für Datenkooperationen in der Instandhaltung ist die Sorge um den Schutz sensibler Informationen. Insbesondere für Verschleißmodelle kritischer Komponenten werden häufig neben einzelnen Daten der Bauteile auch Kontext- und Prozessdaten benötigt, die in vielen Fällen als geheim eingestuft sind. Dies verhindert oft die Zusammenarbeit mit Experten, sodass eine Überwachung oder Verschleißvorhersage nicht möglich sind.

Um diese Herausforderung zu meistern, stellen wir eine Reihe innovativer Technologien vor, die es ermöglichen, sensible Daten zu teilen und zu nutzen, ohne dabei die Vertraulichkeit zu gefährden:

• Homomorphic Encryption erlaubt die Analyse von Maschinendaten mit Modellen von Drittanbietern, ohne die Vertraulichkeit zu verlieren
• Federated Learning ermöglicht es Maschinenbetreibern, gemeinsam Modelle zu erstellen, ohne ihre sensiblen Daten preiszugeben
• Differential Privacy kann für sicheres und anonymes Benchmarking genutzt werden
  

Bei einem Maschinenausfall spart die schnelle Identifikation der richtigen Ursache, der benötigten Ersatzteile und des am besten geeigneten Technikers viel Zeit und vor allem Geld. Künstliche Intelligenz (KI) kann Ihrem Unternehmen genau bei dieser Problematik mit ihren bereits vorhandenen Daten aus ERP- und Lagerverwaltungssystemen unterstützen.

Die App Störungsdokumentation 4.0 ermöglicht Ihnen eine digitale Abwicklung des gesamten Störungsdokumentationsworkflows und unterstützt alle involvierten Mitarbeiter für eine anhaltende Produktivitätssteigerung.

Durch die Integration von Text-Mining Funktionalitäten in Störungsdokumentation 4.0 werden die eingegebenen Information Ihrer Mitarbeiter auswertbar gemacht. Zudem helfen smarte Wortvorschläge dabei, die Dokumentation zu beschleunigen und zu vereinheitlichen. Bei einem neuen Auftrag werden auf Basis von ähnlichen Instandhaltungsaufträgen mögliche Lösungsvorschläge präsentiert und die zu erwartende Wartungszeit veranschlagt. Eine intelligente Suchfunktion unterstützt Ihre Mitarbeiter bei der Problemlösung interaktiv.

Die Integration generativer KI-getriebener Chatbots in die industrielle Instandhaltung eröffnet neue Dimensionen der Effizienz und Interaktivität.

Diese intelligenten Chatbots optimieren nicht nur die Planungs- und Durchführungsprozesse von Wartungsarbeiten, sondern fördern auch einen dynamischen Austausch mit Maschinen und Daten, was zu transparenteren und effizienteren Arbeitsabläufen führt.

Mittels fortschrittlicher Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung analysieren sie detailliert Textinformationen aus Wartungsberichten und technischen Dokumentationen. Dadurch verfeinern sie die Entscheidungsprozesse der Instandhaltungsteams und beschleunigen Datenanalysen, wie zum Beispiel die Identifizierung häufig auftretender Defekte oder die Berechnung durchschnittlicher Reparaturzeiten.

Die Chatbots beweisen ihre Effektivität, indem sie Reparaturzeiten reduzieren und gleichzeitig die Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigern. Durch die Anpassung ihrer Kommunikation an das Kenntnisniveau der Nutzenden und die Möglichkeit, in verschiedenen Sprachstilen und Sprachen zu antworten, demonstrieren sie ihre globale Anwendbarkeit in multinationalen Konzernen.