Motivation
Betreiber von industriellen Anlagen nutzen eine Vielzahl unterschiedlicher Maschinen zur Umsetzung ihres Produktionsprozesses. Die reibungslose Produktion steht im Mittelpunkt – Ausfälle und ungeplante Maschinenstillstände führen oft zu hohen Kosten und zu Terminverzögerungen. Das Vorhaben BaSys4Maintain zielt darauf ab, die Verfügbarkeit von Produktionsanlagen am Beispiel von Kugelgewindetrieben, die Kernkomponenten in Werkzeugmaschinen sind, durch eine prädiktive (vorausschauende) Instandhaltung zu steigern. Das bedeutet, dass der Ausfall oder der Verschleiß von wichtigen Bauteilen der Anlagen auf der Basis vernetzter Anlagen- und Sensordaten prognostiziert und entsprechende Instandhaltungsmaßnahmen geplant werden können. Dazu sollen die Daten mit modernen mathematischen Methoden und Verfahren der künstlichen Intelligenz ausgewertet werden.
Ziele und Vorgehen
Dies verhindert unvorhergesehene Anlagenstillstände, -ausfälle und damit Terminverzögerungen, reduziert Kosten und trägt damit zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der Anlagenbetreiber bei. Die Hersteller der Anlagen können auf Basis der von den Anlagenbetreibern unternehmensübergreifend online zur Verfügung gestellten Sensordaten vorausschauend Ersatzteile bereitstellen und Serviceeinsätze einplanen. Damit werden für die Anlagen- und Komponentenhersteller die Kundenbindung deutlich gesteigert und die Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen ermöglicht.
Innovationen und Perspektiven
Das Vorhaben BaSys4Maintain trägt damit zum Ausbau des Technologie- und Wettbewerbsvorsprungs im Bereich Industrie 4.0 am Forschungs- und Wirtschaftsstandort Deutschland bei, indem das Softwaresystem BaSys4.0 prototypisch und konkret zur prädiktiven Instandhaltung eingesetzt wird. Im Vorhaben ermöglicht BaSys4.0 die unternehmensübergreifende Interoperabilität und integriert Sensorik und Steuerungen von Anlagen. Die im integrierten und vernetzten System bereitgestellten Daten werden mit Methoden der Künstlichen Intelligenz ganzheitlich genutzt, um damit Geschäfts- und Produktionsprozesse zu digitalisieren und zu verknüpfen.