Andritz Produktionssystem

An Produktionssystemen wird ein Anlagenbewertungsmodell nach Risiko- und Kostenaspekten entwickelt. Bild: Andritz

Andritz Produktionssystem

An Produktionssystemen wird ein Anlagenbewertungsmodell nach Risiko- und Kostenaspekten entwickelt.
Bild: Andritz

Komponenten von Fertigungsanlagen unterliegen einer Abnutzung. Diese führt ohne Gegenmaßnahmen im schlimmsten Fall zum Ausfall der Komponenten und zu ungeplanten Stillständen der Anlage, eventuell auch zur Minderung der Produktqualität, eingeschränkten Betriebsbedingungen oder erhöhten Energieverbräuchen. Speziell Verschleiß erfordert einen Instandhaltungsstrategiemix mit einem Maßnahmenbündel reaktiver, präventiver, prädiktiver und proaktiver (anlagenverbessernder) Art, um ökonomische und ökologische Folgen zu minimieren. Zu den prädiktiven Maßnahmen gehören auch Condition Monitoring Systeme sowie Ausfallprognosemodelle. Diese gilt es in ein Instandhaltungsstrategieauswahlmodell zu integrieren.

 

Der innovative Ansatz

Das Projekt liefert erstmals Ansätze zur Ableitung einer kostenoptimalen Anlagenbewirtschaftungsstrategie unter Berücksichtigung von

  • Informationen von punktuellen Condition Monitoring Daten,
  • einer kombinatorischen Datenanalyse, d. h. von aktuellen Maschinendaten (etwa Stromaufnahme, Leistungsaufnahme) sowie gespeicherten Anlagenhistoriendaten (Störungsdatenbank), Prozess- und Produktdaten (wie Qualitätsmerkmale, Anzahl fehlerhafter Teile, Fehlermerkmale) und
  • Ausfallprognostik.

Technische Möglichkeiten und Grenzen werden dabei aufgezeigt und die industrielle Anwendung in einem Produktionssystem ökonomisch bewertet.

 

Die Vorgehensweise

Zur Fokussierung auf die relevanten Anlagen wird an den Produktionssystemen der Industriepartner ein strukturiertes Anlagenbewertungsmodell, nach Risiko- und Kostenaspekten, entwickelt. Durch dessen Einsatz werden systemökonomisch kritische Anlagen, zur intensiveren Betrachtung mittels Condition Monitoring und Datenanalyse, identifiziert.

Der Einsatz von Condition Monitoring wird optimiert, indem über Bewertungs- und Entscheidungsmodelle analysiert wird, ob die Anwendung von zustandsüberwachenden Techno­logien für systemkritische Anlagenkomponenten überhaupt technologisch möglich bzw. auch ökonomisch sinnvoll ist. Grundsätzlich spielen sowohl technologische Grenzen als auch betriebswirtschaftliche Aspekte im Sinne von Risiko- und Lebenszyklusbetrachtungen kritischer Anlagen eine wesentliche Rolle. Für Anlagenkomponenten an denen sich Condition Monitoring als ungeeignet herausstellt, werden andere prädiktive Ansätze entwickelt.

Ergänzend zu Condition Monitoring werden mithilfe von Datenanalysemethoden (Datamining von Maschinen-, Prozess- und Produktdaten) mögliche Muster für ein Maschinenaus-fallverhalten erkannt (so tritt eine Häufung von Anlagenausfällen bei einer bestimmten Produktgruppe, Temperatur, Tageszeit, … auf). Diese Muster dienen in weiterer Folge zur Entwicklung von Methoden der Ausfallprognostik, aus denen verbesserte Planungsregeln (Algorithmen) für Instandhaltungsstrategien abgeleitet werden können.

Das Forschungsprojekt

Kooperation führender nationaler Experten

Im Rahmen der FTI-Initiative (Forschung, Technologie und Innovation) „Produktion der Zukunft“, welche sich vor allem zentralen Fragestellungen der sachgütererzeugenden Industrie widmet, startete Anfang September 2014 das von der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderte Forschungsprojekt „Smart Maintenance“. Das Projektkonsortium: Montanuniversität Leoben – Lehrstuhl Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (Leitung), Software Competence Center Hagenberg, Messfeld sowie BMW Motoren und BRP-Powertrain. Damit haben sich die führenden nationalen Experten auf ihren Gebieten zusammengeschlossen, um an einem ressourcenintelligenten antizipativen Instandhaltungsansatz zu forschen und adäquate Lösungen für die Industrie zur Verfügung zu stellen.

Durch Integration der Erkenntnisse der Condition Monitoring Einsatzbewertung sowie den aus der Datenanalyse entwickelten Ausfallprognosemodellen in den Regelkreis der Instandhaltung entsteht ein Vorgehensmodell zur Bestimmung des optimalen Instandhaltungsstrategiemix. Durch Implementierung in die Produktionssysteme der Industriepartner wird ein lernendes Modell geschaffen. Industriebefragungen zeigen, dass vor allem traditionelle Methoden (Stromaufnahmemes-sung, Schmiermittelanalysen) relativ gut etabliert sind, jedoch etwa akustische Messverfahren bisher kaum eingesetzt werden. Durch den kombinierten Einsatz der Methoden geht der Ansatz von „Smart Maintenance“ über die traditionell etablierten Methoden weit hinaus und ist zudem Bestandteil einer übergeordneten Anlagenbewirtschaftungsstrategie.

Vorgehenskonzept Smart Maintenance

Vorgehenskonzept Smart Maintenance
Verbesserter Instandhaltungsstrategiemix Mittels strukturiertem Anlagenbewertungsmodell, gezielter Datenanalyse und CM-Einsatz.

Die Industriepartner BMW Motoren und BRP-Powertrain profitieren dabei direkt durch die konkrete Umsetzung und Anwendung der entwickelten Methoden und Modelle. Zusätzlich können durch die Verwendung praxisnaher Parameter die entwickelten Modelle besser validiert werden.
Prof. Dr. Hubert Biedermann, Alfred Kinz

Kontakt: Montanuniversität Leoben Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Tel: + 43 3842 4026001