Entwicklung eines intelligenten Systems zur automatisierten Generierung von Diagnose- und Prognosemodellen für die Instandhaltungsplanung
Digitalisierung und Vernetzung ermöglichen mit Hilfe der Zustandsüberwachung die Erhöhung der Nutzungsdauer eines technischen Systems. Die Zustandsüberwachung ist die kontinuierliche Messung von physikalischen Größen wie der Beschleunigung oder Temperatur eines technischen Systems mittels geeigneter Sensoren. Die Daten werden genutzt, um auf reibungs- und verschleißbedingte Änderungen zu schließen und daraus den aktuellen Zustand oder die Restnutzungsdauer des Systems abzuleiten. Dies ermöglicht eine frühzeitige Planung benötigter Wartungsarbeiten oder eine gezielte Reduzierung der Belastung des Systems, sodass begonnene Prozesse erfolgreich abgeschlossen werden können.
Intelligente mechatronische Systeme sind in der Lage, durch aufgenommene Sensordaten Einblicke in den aktuellen Systemzustand zu gewähren. Um diese Daten auszuwerten und auf eventuell vorliegende Fehler oder die verbleibende Lebensdauer zu schließen, sind spezielle Methoden und Abläufe zur Auswertung der Daten notwendig. Für die Merkmalsextraktion und –selektion sowie die automatische Auswahl geeigneter Diagnose- und Prognosemethoden wurde eine Toolbox am Lehrstuhl entwickelt. Mit dieser lassen sich unter anderem der aktuelle Zustand einer Komponente oder eines Systems erkennen und der zukünftige Zustand prognostizieren. Im Rahmen eines aktuellen Projekts wird die Toolbox für die direkte Anwendung in der Industrie auf dem Shopfloor-Level weiterentwickelt. Im Fokus stehen Modularisierung, Automatisierung und Skalierbarkeit. Das Ziel ist eine ganzheitliche Plattform für kleine und mittlere Unternehmen zu schaffen, in der die Toolbox zur Generierung von Diagnose- und Prognosemodellen zum Einsatz kommt.
