Predictive Maintenance - Projektbeispiele aus der anwendungsorientierten Forschung

• Bernhard Freudenthaler

Der Gesundheitszustand und die Leistung sind wesentliche Kenngrößen für den effizienten und reibungslosen Betrieb technischer Systeme wie Maschinen, Anlagen, elektrische Geräte, Kraftfahrzeuge, u.v.m. Moderne Informationssysteme überwachen kontinuierlich technische Systeme, um deren Gesundheitszustand und Leistung zu analysieren und vorherzusagen. Die wissenschaftliche Grundlage dieser Informationssysteme sind Modelle und Algorithmen zur Detektion von Systemfehlern (fault detection), zur Bestimmung der Ursachen der Systemfehler (fault diagnosis) und schließlich zur Vorhersage von Systemausfällen (fault prediction).

Im folgenden Beitrag werden zuerst die Grundvoraussetzungen für Predictive Maintenance durchleuchtet, danach Projektbeispiele im Umfeld von Predictive Maintenance aus Sicht einer anwendungsorientierten Forschungseinrichtung gezeigt und schlussendlich ein Ausblick mit offenen Forschungsfragen gegeben.