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16.01.2019

Venjakob Projektbeschreibung

Im Zuge der digitalen Transformation ist es für kleine und mittelständische Unternehmen wichtig frühzeitig die Chancen für zukunftweisende Themen wie „Predictive und Prescriptive Maintenance“ zu nutzen.

Anlagen und Maschinen, die heute in modernen Produktionsanlagen zum Einsatz kommen, haben bereits einen hohen Grad an Automatisierung installiert. Die nächste Stufe der Optimierung soll durch künstliche Intelligenz in den Maschinen erreicht werden. In einem typischen Szenario der Zukunft meldet eine Produktionsanalage nicht mehr wann eine Wartung aufgrund von vorgegeben Zeitabständen stattfinden muss, sondern tut dieses erst dann, wenn der Systemzustand es erfordert. Gepaart mit Handlungsempfehlungen sollen diese Zyklen immer weiter optimiert werden und damit ein gewissenhafter Umgang mit Ressourcen gewährleistet werden.

Mit Ansätzen des Condition-Monitorings, Predictive Maintenance sowie Prescriptive Maintenance ist es das Ziel, in Kooperation mit dem Center for Applied Science (CfADS) der Fachhochschule (FH) Bielefeld, fehlerhafte Zustände in Beschichtungsanlagen vor ihrem eigentlichen Auftreten zu detektieren und anzuzeigen. Anhand von datenbasierten, lernenden Verfahren sollen so Stillstandszeiten vermieden und die Produktqualität sichergestellt werden.

Dieses Vorhaben wird mit aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.

Zur Webseite des EFRE.NRW: https://www.efre.nrw.de/efre-programm/was-ist-efre/