Forschungsprojekt

Zielbranchen

Werkzeugmaschinenbau, Metallerzeugung und -bearbeitung, Maschinenbau

Problemstellung

Fallen Maschinen in der Produktion aus, ist der Schaden oftmals immens und kostet das Unternehmen viel Geld. Wenn man vorher wissen würde, wann eine Maschine ausfällt bzw. wann Komponenten brechen, könnten Unternehmen exakt planen, wann eine Maschine gewartet oder eine Komponente ausgetauscht wird. Am besten geschieht dies dann, wenn es optimal in den Produktionsplan passt. Ein derartiger vorausschauender Blick in die Zukunft erfordert umfangreiche Informationen und spezielles Expertenwissen.

Lösung

Mit der Informatisierung und Vernetzung von Maschinen und Anlagen könnte dieses Problem gelöst werden. Davon profitieren vor allem Unternehmen, die ihren internationalen Kunden Dienstleistungen rund um die Instandhaltung anbieten wollen. Durch die zentrale Verwaltung der erfassten Daten und Informationen innerhalb einer unternehmensinternen eMaintenance Cloud ergeben sich neue Möglichkeiten zur Generierung von instandhaltungsrelevantem Wissen. Mit dem Zusammenführen dieser Daten und Informationen wird eine neue Quantität bei der Restlebensdauerprognose erzielt. Co-Simulationsumgebungen ermöglichen die Integration komplexer Bewertungsmodelle. Hierfür kann problemspezifisches Expertenwissen auch von Drittanbietern eingebunden werden.

Im dem vom Fraunhofer IWU koordinierten EU-Projekt iMAIN (Intelligent Maintenance) haben acht Partner aus vier europäischen Ländern die notwendige informationstechnische Infrastruktur und spezielle Algorithmen und Modelle entwickelt und die Funktionalität am Beispiel der Blechumformung demonstriert.