Big Data / Vorausschauende Instandhaltung

Überwachung, Diagnose und Optimierung sind Kernherausforderung im Betrieb technischer Systeme. Wertvolle Informationen zu Verschleißzuständen, Fehlerursachen und Optimierungspotentialen sind in den Prozessdaten von Maschinen und Anlagen enthalten. Diese Informationen bleiben heute jedoch oft ungenutzt, da die Menge und Komplexität der Daten hoch ist und vom Menschen nicht ohne technische Unterstützung gefunden wird. Neue Methoden des maschinellen Lernens und der modellbasierten Anomalieerkennung haben das Potential für eine automatisierte Extraktion dieser Informationen. Die Verfahren unterstützen somit die Überwachung, Fehlerursachenanalyse und Optimierung von Maschinen und Anlagen und können für die vorrausschauende Instandhaltung eingesetzt werden.

Anwendungsbereiche

  • Optimierung automatisierter Produktionssysteme
  • Betriebskostenoptimierung

Wirkungen für Unternehmen

  • Effizienzsteigerung von Produktionssystemen

Anwendungsbeispiele und Lösungen

  • Algorithmentoolbox (HyBUTLA, PCA, OTALA, etc.)
  • Werkzeuge zum Entwurf von Algorithmen wie R, Matlab etc.
  • Hard- und Software-Lösungen zum Data Logging Industriebussysteme, OPC UA-Server, Datenbanken und Gateways