SESI

Hierfür sollte der Ansatz zur Integration von Zustandsüberwachung und Echtzeit-Simulation zur Bauteilzustandsprognose in der Instandhaltung im Sinne eines „selbstlernenden Systems“ weiterentwickelt und ein Konzept zur Nutzung der Informationen im Unternehmensalltag, das explizit die Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) adressiert, geschaffen werden. Das erste Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung eines selbstlernenden Systems mit dem intelligenten Condition-Analyser (iCA) im Kern. Dieser iCA ermöglicht die Überwachung und Bewertung der Zustandsmesswerte einer Anlage. Basierend auf den Messdaten wird zusätzlich eine Echtzeitsimulation auf Bauteilebene durchgeführt.

Im Rahmen dieser Simulation werden, ausgehend von real erfassten Zustandsdaten, die Belastungen an allen abgebildeten Bauteilen berechnet. Das Ergebnis ist eine Zustandsbewertung und Restlebensdauerabschätzung auf Bauteilebene. Ferner lernt der iCA auf Basis von Rückmeldungen Störungen auf zurückliegende Ereignisse zu beziehen und bei zukünftigen Ereignissen die störungsrelevanten Bauteile stark einzugrenzen. Das zweite Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung eines Planungs- und Steuerungskonzeptes für die Instandhaltung.

Die Grundlage für die Synchronisation aller erforderlichen Ressourcen - wie die der Instandhaltungsmitarbeiter, der Produktionsanlagen, des Material- und Werkzeugwesens sowie externer Dienstleister - bildete der Ansatz der „Taktung“. Dieser wurde an die spezifischen Rahmenbedingungen der Instandhaltung angepasst und weiterentwickelt. Das dritte Ziel war die Integration der beiden vorangehend beschriebenen Ziele, um gleichzeitig die effektive, bedarfsgerechte Initiierung von Instandhaltungsmaßnahmen sowie deren effiziente Durchführung sicherzustellen.