Produktionsstopps vermeiden: Maschinenpark wartet sich selbst
Bild: Fraunhofer-Institut f. ArbeitswirtschaftDie Betriebsleiter fürchten ihn, die Techniker mögen ihn gar nicht und die Manager kalkulieren ihn seufzend mit ein: den plötzlichen Ausfall einer Maschine während der laufenden Produktion. Solche Vorkommnisse lösen hektische Reparatureinsätze aus, treiben die Kosten hoch, beeinträchtigen die Liefertreue und senken letztlich die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen. Dabei geht es oftmals um relativ kleine Defekte oder Verschleißerscheinungen. Diese bleiben unentdeckt, führen dann aber zu größeren Ausfällen und Produktionsstopps. Hilfreich wäre eine Technik, die den Status aller Komponenten in der Produktionsstraße überwacht, Probleme und Schwachstellen identifiziert und den zuständigen Mitarbeiter rechtzeitig informiert. Dieser kann dann auf Basis eines sogenannten Decision-Support-Systems eine Entscheidung treffen, zielgerichtet handeln und den Defekt beheben. Idealerweise, ohne dass die Produktion unterbrochen werden muss. Genau dies ist eine, aber nicht die einzige Grundidee des Projekts Selsus, an dem das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA gerade forscht. "Ziel ist es nicht nur, den Status der Maschinen und Komponenten zu überwachen. Vielmehr sollen Schwachstellen oder Verschleißerscheinungen mithilfe intelligenter Software und Sensor-Netzwerken so frühzeitig erkannt werden, dass das System einen Ausfall prognostizieren kann", sagt Martin Kasperczyk vom Fraunhofer IPA. Die entwickelten Diagnoseverfahren geben dann auch gleich Hinweise oder Empfehlungen, wie das Problem zu beheben ist. So wird etwa beim Projektpartner Electrolux in Pordenone in Italien ein Decision-Support-System eingesetzt. Das System kann mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit bevorstehende Ausfälle an einer Presse für Verkleidungen von Waschmaschinen vorhersagen.
Bild: Fraunhofer-Institut f. ArbeitswirtschaftDie Betriebsleiter fürchten ihn, die Techniker mögen ihn gar nicht und die Manager kalkulieren ihn seufzend mit ein: den plötzlichen Ausfall einer Maschine während der laufenden Produktion. Solche Vorkommnisse lösen hektische Reparatureinsätze aus, treiben die Kosten hoch, beeinträchtigen die Liefertreue und senken letztlich die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen. Dabei geht es oftmals um relativ kleine Defekte oder Verschleißerscheinungen. Diese bleiben unentdeckt, führen dann aber zu größeren Ausfällen und Produktionsstopps. Hilfreich wäre eine Technik, die den Status aller Komponenten in der Produktionsstraße überwacht, Probleme und Schwachstellen identifiziert und den zuständigen Mitarbeiter rechtzeitig informiert. Dieser kann dann auf Basis eines sogenannten Decision-Support-Systems eine Entscheidung treffen, zielgerichtet handeln und den Defekt beheben. Idealerweise, ohne dass die Produktion unterbrochen werden muss. Genau dies ist eine, aber nicht die einzige Grundidee des Projekts Selsus, an dem das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA gerade forscht. "Ziel ist es nicht nur, den Status der Maschinen und Komponenten zu überwachen. Vielmehr sollen Schwachstellen oder Verschleißerscheinungen mithilfe intelligenter Software und Sensor-Netzwerken so frühzeitig erkannt werden, dass das System einen Ausfall prognostizieren kann", sagt Martin Kasperczyk vom Fraunhofer IPA. Die entwickelten Diagnoseverfahren geben dann auch gleich Hinweise oder Empfehlungen, wie das Problem zu beheben ist. So wird etwa beim Projektpartner Electrolux in Pordenone in Italien ein Decision-Support-System eingesetzt. Das System kann mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit bevorstehende Ausfälle an einer Presse für Verkleidungen von Waschmaschinen vorhersagen.
Fraunhofer-Institut f. Arbeitswirtschaft
Dieser Artikel erschien in IT&Production Newsletter 17 2017 - 20.09.17.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
