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Smart Maintenance

Im Bereich Smart Maintenance entwickeln wir datenbasierte Lösungen, um Ausfälle von Maschinen und technischen Anlagen vorherzusagen und zu verhindern, und um optimale Instandhaltungsstrategien abzuleiten. Dabei verwenden wir Methoden aus der statistischen Datenanalyse und des Machine Learnings.

Übersicht

Ungeplante Ausfälle von Maschinen können teuer sein und manchmal katastrophale Auswirkungen haben. Um solche Ausfälle zu vermeiden, setzt man immer häufiger Systeme ein, die Maschinenzustand und Maschinenverhalten ständig überwachen. Solche Condition-Monitoring-Systeme liefern aktuelle Zustandsindikatoren, zeigen fehlerhaftes Verhalten an, und können sogar ein Vorhersage darüber machen, wie lange eine Anlage noch fehlerfrei arbeiten wird (remaining useful life). Dies ist heute möglich aufgrund der schnellen Entwicklung von Sensortechnologie, Datenerfassung und intelligenter Analysetools.

Im Smart-Maintenance-Team des IDP entwickeln wir zusammen mit Partnern aus verschiedenen Sektoren der Industrie und der öffentlichen Hand neue und innovative Datenanalyse-Tools zur Fehlerdetektion, Fehlerdiagnose und Zustandsprognose. Ein wichtiger Einsatzbereich dieser Tools ist die Optimierung der Instandhaltung, so dass die Fehlerhäufigkeit gesenkt und die Kosten reduziert werden können. Unsere Smart-Maintenance-Algorithmen verwenden Methoden aus der statistischen Datenanalyse, des Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz, oft in Kombination mit technisch-physikalischen Modellen.

Ausgewählte Projekte

Wirtschaftspartner

Netzwerkzugehörigkeiten und Engagements

Konferenzen

Konferenzen, welche durch das IDP organisiert oder von Personen des IDP mitorganisiert wurden:

Beteiligte Personen des IDP