Modul 5: Condition Monitoring und Predictive Maintenance

Team of business people discussing digital marketing metrics report and return on investment strategy for advertisement campaign, data analytics dashboard on computer screen in office

Innovative Instandhaltungskonzepte tragen maßgeblich zu einer höheren Anlagenverfügbarkeit und zu effizienterer Instandhaltung bei. Datengetriebene Instandhaltung gilt als Key Enabler der digitalen Transformation. Der Fokus liegt dabei auf der (R)evolution klassischer Instandhaltungsstrategien hin zu Predictive Maintenance.

Im Seminar erhalten Sie einen fundierten Überblick über die wesentlichen Grundlagen zu Condition Monitoring und Predictive Maintenance und über aktuelle Entwicklungen im Bereich der Instandhaltungsstrategie und -planung im Zeitalter der Industrie 4.0. Anhand industrieller Anwendungsbeispiele erfahren, Sie mit welchem Vorgehen Condition Monitoring bzw. Predictive Maintenance umgesetzt werden kann.

Intelligente Zustandsbestimmung durch Prognose

  • Innovative Strategien, Technologien und Tools in der Instandhaltung
  • Bewertung der Zustände von Maschinen und Bauteilen durch intelligente Datenverknüpfung
  • Präzise Prognose zukünftiger Ausfallzeitpunkte
  • Herangehensweise beim aufbau von CM- und PM-Systemen
  • Praxisteil: Erstellung eines CM-Systems am Beispiel einer Umformpresse

Das Seminar „Condition Monitoring und Predictive Maintenance“ bietet den Teilnehmerinnen und Teilnehmern:

  • Vorträge zum Aufbau von Fachkompetenzen,
  • Möglichkeiten zur Diskussion und zum Austausch untereinander,
  • Praxisaufgabe: In Form von Gruppenarbeiten werden aktuelle Herausforderungen der Unternehmen herausgearbeitet und diskutiert, daraus abgeleitet werden technische und soziale Innovationen zur Meisterung dieser Herausforderungen gesammelt, strukturiert und bewertet.

Im Ergebnis stehen:

  • Methode zur Auswahl von geeigneten Anwendungsfällen für Condition Monitoring und Predictive Maintenance
  • Anwendungsnahes Vorgehen zur Umsetzung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance
  • Best-Practice Beispiel für die Anwendung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance

 

  • Erlangen eines fundierten Überblicks zu Grundlagen und Begrifflichkeiten von Condition Monitoring und Predictive Maintenance
  • Verständnis unter welchen Rahmenbedingungen Condition Monitoring und Predictive Maintenance sinnvoll eingesetzt werden können
  • Entwicklung eines gemeinsamen Verständnisses zum Thema Condition Monitoring und Predictive Maintenance aus Sicht der angewandten Forschung und von Unternehmen,
  • Vermittlung von Kenntnissen zur Vorgehensweise bei der Einführung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance im Unternehmen,
  • Wissen zum prinzipiellen Aufbau von Condition Monitoring und Predictive Maintenance-Systemen,
  • Die Rolle des Menschen in Kombination mit diesen neuen Technologien
  • Kennlernen von typischen Anwendungen für Condition Monitoring und Predictive Maintenance anhand von Praxisbeispielen.

Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen:

  • Instandhaltung,
  • Produktion,
  • Forschung und Entwicklung,
  • Prozesstechnik,
  • Digitalisierung.

Dipl.-Ing. Robert Glawar, ist als Gruppenleiter für den Bereich Instandhaltung und Anlagenmanagement bei Fraunhofer Austria Research GmbH tätig. Die Hauptbetätigungsfelder von Herrn Glawar liegen in der Entwicklung und Umsetzung neuartiger Instandhaltungslösungen unter Berücksichtigung von innovativen Technologien und Methoden.

Alexander Pierer studierte Elektrotechnik an der TU Chemnitz. Danach war er 4 Jahre in der Softwareabteilung von Hegewald & Peschke Mess- und Prüftechnik als Entwicklungsingenieur tätig, wo er Prüfsoftware und Automatisierungslösungen für Bauteil- und Materialprüfmaschinen entwickelte.

Seit 2012 ist er in der Abteilung Prüftechnik & Automation des Fraunhofer IWU angestellt. Herr Pierer arbeitet hauptsächlich auf den Gebieten der Automatisierung und Regelung von Umform- und Zerspanprozessen sowie der prozessintegrierten Qualitätsüberwachung.

© Fraunhofer IWU
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU (Reichenhainer Straße 88, 09126 Chemnitz)

Das Programm

1. Tag

Titel

Inhalte

Einführung
  • Vorstellung Teilnehmer und Referenten
  • Zielstellung des Seminars
Einordnung von CM und PdM in die Instandhaltung
  • Erfolgsfaktoren in der Instandhaltung
  • Auswahl der richtigen Instandhaltungsstrategie 
  • Abgrenzung CM zum Prozessmonitoring
  • Nutzen von CM und PdM

Grundlagen CM 

  • Prinzipieller Aufbau eines CM- Systems

Kaffepause

  • Gelegenheit für Diskussionen
Umsetzung von CM
  • Vor- und Nachteile typischer Schnittstellen
  • Datenerfassung
  • Datenverarbeitung
  • Datenablage und Schwellwertbildung
Software für CM
  • Anforderungen an eine CM- Software
Mittagspause  
Praxisbeispiel

Erstellung eines CM- Systems für eine Umformpresse

  • Wirkungsweise der Presse und Ausfallszenarien
  • Physikalische Zusammenhänge zwischen Sensorsignalen und Baugruppenzustand
  • Auswahl der notwendigen Sensorik
  • Gewinnung von Informationen zum Baugruppenzustand durch Datenverknüpfung und -reduktion
  • Erstellung des Gesamtsystems
Rundgang am Institut
  • Besichtigung der Versuchsfelder

2. Tag

Titel

Inhalte

Grundlagen PdM


  • Warum Predictive Maintenance?
  • Auswahl und Einsatz von Sensorik und weiteren Datenquellen
  • Produktivitätssteigerung, Bestands- und Kostensenkung durch „Predictive Maintenance“
  • Nutzen und Grenzen von Predictive Maintenance

Umsetzung von PdM

Anwendung von PdM im Rahmen eines Anwendungsbeispiels aus der Industrie

  • Schritt für Schritt Vorgehen zur Umsetzung von PdM
  • Problemdefinition und Definition des Anwednugnsfalls
  • Methoden zur Datenanalyse
  • Exkurs -  Methoden des maschinellen Lernens
  • Kommunikation und Visualisierung von Ergebnissen

Praxisbeispiele

Fall- und Anwendungsbeispiele aus der Praxis u.a.

  • Predictive Maintenance durch „Low-Cost“ Digitalisierung
  • Innovative Instandhaltung durch intelligente Datenverknüpfung
  • Reduktion von ungeplanten Stillständen durch „Instandhaltung 4.0

Aktueller Termin:

08. und 09.11.2022

Dienstag und Mittwochvormittag

Teilnahmegebühr

1.050 EUR