Lange Nacht der Forschung

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Wie kann man den Zustand einer Maschine vorhersagen?

Die vorausschauende Instandhaltung mittels intelligenter Datenanalysen wird immer bedeutender. Die Vernetzung von Maschinen, Produkten und Komponenten und weiteren am Produktionsprozess beteiligten Systemen ist das Merkmal des Internets der Dinge. Die genaue Vorhersage des optimalen Wartungszeitpunktes stärkt die Wettbewerbsposition des Unternehmens.  

Riesige Datenströme (z.B. Maschinendaten, Prozessdaten, etc.) aus unterschiedlichsten, heterogenen Datenquellen müssen miteinander verknüpft und analysiert werden, um eine sinnvolle Entscheidungsgrundlage und Handlungsempfehlungen für den Menschen zur Verfügung zu stellen. Das SCCH stellt seine Methoden zur Realisierung von Predictive Analytics und Predictive Maintenance vor. Durch den Einsatz von Data Mining und Machine Learning Methoden werden Fehlerprognosemodelle erstellt, um einen  „early warning point“ zu finden und somit vorausschauende Instandhaltungsstrategien zu ermöglichen.  Der Schlüssel ist die die Kombination von Expertenwissen und datenbasierten Fehlerprognosemodellen gesehen. Das Anwendungsspektrum für diese Methoden reicht von der Prozessindustrie und Produktion, über das Energiemanagement bis hin zur Herstellung und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen.  


Wie kann man mit einer Datenbrille die Produktion optimieren?

Die optimale Mensch-Maschine Interaktion, zum Beispiel beim Schweißen, kann mit Hilfe einer Datenbrille ermöglicht werden. Schweißaufgaben die nicht automatisiert werden stellen oftmals besonders hohe Anforderungen an deren Ausführung. Nicht nur Aufgrund der Geometrie und Lage der zu erstellenden Schweißnaht, sondern oftmals auch wegen der erforderlichen Arbeitsschritte und Ausführungsgenauigkeit.


Im Kleinserienbereich bedeutet das sehr viel Information die für jeden Schweißvorgang notwendig ist. Selbst für Schweißprofis ist das eine große Herausforderung die viel Zeit beansprucht und fehleranfällig ist. In einem gemeinsamen Projekt wurde mit einem Industriepartner an neuen Interaktionsmöglichkeiten geforscht. Aufgrund der besonderen Bedingungen beim Schweißen und der eingeschränkten Interaktionsmöglichkeit mit den Händen kurz vor oder während des Schweißens setzte man auf die Informationsdarstellung und Interaktion mit Augmented Reality (AR) um zusätzliche Informationen in die Arbeitsumgebung einzublenden. Für die Informationen zum aktuellen Arbeitsauftrag ist die Verfügbarkeit entsprechender Daten erforderlich. Diese Informationen umfassen beispielsweise die Vorbereitung (Art der Bleche, Abstand der Bleche, Kontrolle der Geometrie des Schweißspaltes) als auch den Schweißvorgang selbst (Schweißlagen, Schweißmaterial, Schweißrichtung und Auskühlphase). Die Informationen werden zu den Werkstücken eingeblendet und optisch verknüpft. Das minimiert Fehler. An der Stromquelle können alle Parameter über die AR-Brille eingestellt werden. Der Gang zum Gerät ist nicht mehr notwendig.

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