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Prädiktive Instandhaltung in der Prozessindustrie (VIPRO) – Wartung nach Bedarf

Prädiktive Instandhaltung oder Predictive Maintenance lernt von historischen und gegebenenfalls in Echtzeit verfügbaren instandhaltungsrelevanten Daten

Obwohl die Anlagen der Prozessindustrie Gegenstand vieler wissenschaftlicher Untersuchungen sind, ist die Prozesssteuerung und -regelung in der industriellen Anwendung häufig noch relativ einfach gehalten. Automatisierte Regelkreise beschränken sich in der Regel auf Temperatur-, Durchfluss- und Druckkontrolle (wie z.B. bei den Granulationsanlagen). Demzufolge hängt die Überwachung von solchen Anlagen in der betrieblichen Praxis immer noch sehr stark von dem Erfahrungswissen der Anlagenbediener ab. Insbesondere das Erkennen sich anbahnender Störungen erfordert jahrelange Erfahrung und eine genaue Kenntnis der Anlage bzw. des Produktes.

KI lernt normale und gestörte Zustände in der Anlage an und erkennt Anomalien.

Prognose der belastungsabhängigen Lebensdauer von Maschinen, Werkzeugen und Komponenten.

Der Demonstrator „Prädiktive Instandhaltung in der Prozessindustrie“ zeigt die Möglichkeiten der Entscheidungsunterstützung bei Instandhaltung von Anlagenkomponenten in der Prozessindustrie. Er besteht im Wesentlichen aus einer Pumpe (die zu untersuchende Anlagenkomponente), einem Behälter mit Rührwerk sowie der Verrohrung, Saug- und druckseitige Regelarmaturen, diverser Sensorik, Luftgenerator zur Erzeugung eines Zwei-Phasen-Fluides, Schaltschrank zur Energieversorgung/Steuerung und einem Assistenzsystem. Damit werden die Möglichkeiten des Einsatzes von KI-Technologien bei prädiktiver Instandhaltung in der Prozessindustrie dargestellt. Durch intelligente Auswertung von Betriebsdaten wird versucht, voraus zu schauen, wo und auch wann für bestimmte Anlagenkomponenten eine Instandhaltungsmaßnahme erforderlich wird.

Anlagenfahrer und Instandhalter können durch den Einsatz von KI die Möglichkeit bekommen, frühzeitig einzugreifen, bevor es zu einer Störung oder zu einem Anlagenausfall kommt. Maschinen- und Anlagenhersteller sowie Servicetechniker erleben am Beispiel konkrete Ansätze zur Gestaltung datengetriebener Instandhaltungsdienstleistungen.

Displayanzeige zur Darstellung der einzelnen Komponenten

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Dr. Sergii Kolomiichuk

Dr. Sergii Kolomiichuk

Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen
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    c/o Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF
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