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AutoCBM Automatisierte Anpassung zustandsbasierter Instandhaltungsmethoden für Produktionssysteme Die Sicherstellung der technischen Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen ist Aufgabe der Instandhaltung und ein wesentlicher Faktor für den effizienten Betrieb von Produktionssystemen. Mit der fortschreitenden Digitalisierung gewinnen präventiv zustandsbasierte Instandhaltungsstrategien an Bedeutung. Diese verfolgen das Ziel, Daten, die den aktuellen Zustand einer Maschine beschreiben, zur Prognose von Störungen zu nutzen, um diese durch rechtzeitige Maßnahmen zu verhindern. Dabei besteht das Problem, dass die Modellerstellung mit einem hohen Experten- und Rechenaufwand verbunden ist. Zudem sind die Modelle nicht zuverlässig von einem auf einen anderen Anwendungsfall übertragbar. Im Projekt AutoCBM wurde daher eine Software entwickelt, die bei der Erstellung und Evaluation von Prognosemodellen unterstützt. Kern der Software ist ein maschinelles Lernverfahren, das die am besten geeignete Modellklasse empfiehlt. Durch die Automatisierung des Auswahlprozesses kann somit Aufwand reduziert, weiteres Personal zur Modellerstellung befähigt und eine schnellere Skalierung zustandsbasierter Instandhaltungsstrategien ermöglicht werden. Ansprechpartner: H. Engbers   (Projektleiter)S. Leohold Förderung durch: Land Bremen / EFRE Laufzeit: 01.07.2020 - 30.06.2022 Publikationen des Projekts ansehen Alle Projekte ansehen |
