Smart Maintenance - Monitoring und Analyse

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Smart Maintenance: Von Insellösungen zum ganzheitlichen Konzept

Smart Maintenance Erklärfilm

Ein kurzweiliger Animationsfilm erläutert die Technologie hinter unserem Smart Maintenance System.

 

Interaktives 3D-Modell

Das Fraunhofer IPK Smart Maintenance Testbed visualisiert das Monitoring-Prinzip.

Industrielle Fertigung ist heute in mehrfacher Hinsicht Präzisionsarbeit. Einerseits werden Werkstücke hochgradig exakt gearbeitet. Dazu muss die gesamte Mechanik einer Werkzeugmaschine korrekt funktionieren – ungewollte Vibrationen beispielsweise produzieren Abweichungen von der angestrebten Werkstückgeometrie und damit teuren Ausschuss. Außerdem sind Abläufe in der Fertigung eng getaktet. Störungen und ungeplante Maschinenstillstände verursachen Zeitverlust und ggf. Straf- oder Ausgleichszahlungen, wenn Liefertermine nicht eingehalten werden.

Die smarte und vorausschauende Instandhaltung verfolgt daher das Ziel, Schäden und Verschleiß an Maschinenkomponenten frühzeitig zu erkennen, um unerwar­tete Ausfälle zu vermeiden. Sensoren an Maschinen überwachen Abläufe, prüfen Tempe­raturen, Vibrationen, Energieverbrauch und zahlreiche andere Para­meter. Treten Abweichungen vom Soll auf oder zeichnen sich problematische Trends ab, wird Alarm ausgelöst, sodass schnell Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können. Die meisten kommerziell verfügbaren Überwachungssysteme dieser Art sind jedoch Insellösungen, die Anlagenbetreiber lediglich über den Zustand bestimmter Komponenten informieren.

Das Fraunhofer IPK forscht an Lösungen, die Erkenntnisse aus der Maschinenüberwachung in ein Gesamtkonzept zur Flotten-Instandhaltung integrieren. Diese reichen von der ­sensorgestützten Erfassung von Bauteilzuständen und dem Erkennen selbst kleinster Schäden über die Vorhersage eines kritischen Maschi­nen­status mithilfe von digitalen Maschinenzwillingen bis zur Unterstützung von Servicekräften bei der Instandhaltung.

Für diese Branchen ist die Lösung interessant:

  • Maschinen- und Anlagenbau
  • Automotive
  • Bahn (z. B. Hersteller von Zügen)
  • Luftfahrt (z. B. Turbinenhersteller, Flugzeugbauer)
  • Energie (z. B. Turbinenhersteller)
  • Anlagenbetreiber: Durch kostengünstiges Retrofit Einbindung älterer Maschinen in durchgängiges Instandhaltungssystem
  • Maschinenhersteller: Optimierung von Maschinen anhand echter Betriebsdaten
  • Entwicklung zusätzlicher Dienstleistungen 

Sie suchen nach:

  • Predictive Maintenance
  • Condition Monitoring
  • Kontextsensitive Assistenz
  • Retrofit
  • Design und Aufbau von Messketten
  • IoT-Systemarchitektur
  • Prozessmodellierung
  • Dashboard-Entwicklung
  • Visualisierung des Prinzips an Kugelumlaufspindeln
  • Aufnahme von Schwingungsdaten
  • Klassifikation von Zuständen
  • Beispiel für Smart Maintenance auf Basis von Sensordaten 

Sprechen Sie uns an!

Ihr Thema ist unser Thema − also lassen Sie uns ins Gespräch kommen. Dabei bringen wir Ihre Herausforderung und unsere Lösungsansätze zusammen.

Ausgewählte Referenzen

AMELI 4.0

Die Sensorplattform für intelligentes Condition Monitoring unterstützt die Selbstdiagnose und Selbstkonfiguration von Anlagen.

MobiKAM

Mithilfe optischer Sensorik in Werkzeugmaschinen erschließen wir neue Anwendungsfelder für bildgestützte Messtechnik in Fertigungsprozessen.

Unser Service für Ihre Energieeffizienz

Wir analysieren und optimieren die Energieeffizienz von Produktionsmaschinen und helfen so Anlangenherstellern und -betreibern Kosten zu sparen.

Lifecycle Monitoring mit dem Digitalen Zwilling

Gemeinsam mit CONTACT Software hat das Fraunhofer IPK einen Showcase entwickelt, der die Potenziale IoT-basierter Services für die industrielle Produktion erlebbar macht.

Elektrische Antriebe

In diesem Projekt des Werner-von-Siemens Centre for Industry and Science erforschen wir Prozesse für eine vorausschauende Wartung und Instandhaltung von elektrischen Antrieben.  

Maintenance, Repair, Overhaul

Können Prozessketten bei der Instandsetzung durch Digitalisierung und Automatisierung dynamischer und schneller werden? Das untersuchen wir in dem Projekt des Werner-von-Siemens Centre for Industry and Science.