Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter April 19, 2017

Instandhaltung 4.0

Sicherstellung von Produktqualität und Anlagenverfügbarkeit durch einen echtzeitbasierten Instandhaltungsleitstand

Maintenance 4.0
Ensuring Product Quality and Plant Availability by a Real-time based Maintenance Control Center
  • Tanja Nemeth , Robert Bernerstätter , Robert Glawar , Kurt Matyas and Wilfried Sihn

Kurzfassung

Eine hohe Verfügbarkeit von Produktionsanlagen bei gleichzeitig hoher Produktqualität ist Voraussetzung, um eine termingerechte Produktion zu ermöglichen. Ziel der Instandhaltung ist es daher, Verschleißfolgen und somit Kosten, Qualitäts- und Verfügbarkeitsbeeinträchtigungen durch zum richtigen Zeitpunkt durchgeführte Instandhaltungsmaßnahmen zu minimieren. Hierzu wird ein Leitstand entwickelt, der Ausfallzeitpunkte durch Verknüpfung von unterschiedlichen Daten prognostizieren und bereits während der Produktion Qualitätsabweichungen erkennen kann.

Abstract

A high plant availability accompanied by a high level of product quality is an important prerequisite to secure on-time production. The aim of maintenance planning is the minimization of wear effects and hence costs, quality- and availability impairments of production facilities by applying appropriate maintenance measures at the best point in time. For this purpose, a maintenance control center is developed, which is able to forecast and anticipate failure moments and reveal variation in quality on a real-time basis by linking various data.


Dipl.-Ing. Tanja Nemeth, geb. 1989, und Dipl.-Ing. Robert Glawar, geb. 1986, sind Wissenschaftliche Mitarbeiter an der Technischen Universität Wien und bei Fraunhofer Austria auf dem Gebiet der Produktionsoptimierung und Industrial Engineering.

Dipl.-Ing. Robert Bernerstätter, geb. 1984, ist seit 2014 am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben. Seine Schwerpunkte liegen im Bereich Anlagen- und Produktionsmanagement in Kombination mit Data-Analytics.

Prof. Dr. Kurt Matyas, geb. 1963, forscht und lehrt am Institut für Managementwissenschaften der Technischen Universität Wien und ist Studiendekan der Fakultät für Maschinenwesen und Betriebswissenschaften.

Prof. Dr. Wilfried Sihn, geb. 1955, leitet seit 2004 den Bereich für Betriebstechnik und Systemplanung am Institut für Managementwissenschaften an der Technischen Universität Wien und ist Geschäftsführer von Fraunhofer Austria.


References

1. Colledani, M.; Tolio, T.: Integrated Quality, Production Logistics and Maintenance Analysis of Multi-stage Asynchronous Manufacturing Systems with Degrading Machines. Annals of the CIRP61 (2012) 1, S. 45545810.1016/j.cirp.2012.03.072Search in Google Scholar

2. Matyas, K.: Instandhaltungslogistik. 5. vollst. überarb. und erw. Aufl., Carl Hanser Verlag, München, Wien201310.3139/9783446435896Search in Google Scholar

3. Rasch, A.: Erfolgspotential Instandhaltung. Erich Schmidt Verlag, Berlin2000Search in Google Scholar

4. Siener, M.; Aurich, J. C.: Quality Oriented Maintenance Scheduling. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology4 (2011) 1, S. 152310.1016/j.cirpj.2011.06.014Search in Google Scholar

5. WappisJ.: Taschenbuch Null-Fehler-Management: Umsetzung von Six Sigma. Carl Hanser Verlag, München, Wien201010.3139/9783446426481Search in Google Scholar

6. Fayyad, U. M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P.: From Data-Mining to Knowledge Discovery: An Overview. In: Fayyad, U. M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Uthurusamy, R. (Hrsg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press, Menlo Park, Calif.1996. The MIT Pr., Cambridge, Mass.1996, S. 134Search in Google Scholar

7. Hall, P.; Dean, J.; Kabul, I. K.; Silva, J.: An Overview of Machine Learning with SAS® Enterprise Miner™. Paper SAS313 – 2014, 2014. S.124Search in Google Scholar

8. Kucheryavski, S. V.; Kvaal, K.; Halstensen, M.; Mortensen, P. P.; Dahl, C. K.; Minkkinen, P.; EsbensenK.H.: Optimal Corrections for Digitization and Quantification Effects in Angle Measure Technique (AMT) Texture Analysis. Journal of Chemometrics22 (2008) 11–12, S. 72273710.1002/cem.1118Search in Google Scholar

9. Schenkendorf, R.; Böhm, T.: Aspekte einer datengetriebenen, zustandsabhängigen Instandhaltung – Teil 1: Informative Merkmalsextraktion als Basis einer zuverlässigen Zustandsdiagnose. Eisenbahningenieur (2014) November, S. 1418Search in Google Scholar

10. Runkler, TA.: Data Mining: Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden2010Search in Google Scholar

11. Loh, W. Y.: Classification and regression trees. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery (2011) 1, S. 142310.1002/widm.8Search in Google Scholar

12. Cleve, J.; Lämmel, U.: Data Mining. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München201410.1524/9783486720341Search in Google Scholar

Online erschienen: 2017-04-19
Erschienen im Druck: 2015-09-28

© 2015, Carl Hanser Verlag, München

Downloaded on 10.6.2023 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.3139/104.111373/html
Scroll to top button