Faculty of Computer Science
Neue Ansätze für Predictive Maintenance
Thomas Wagner
Jakob Krause
2009‐4‐24

Gliederung
Faculty of Computer Science
1. Einleitung
2. Einführung in die Thematik ‐ Kontextsensitive
. ü u g d e e at o te tse s t e
Prognosen
3. Anwendungsbeispiel – Filteranlage
4. Fazit

Einleitung
Faculty of Computer Science
Abnutzungsprozesse:
gp
Wirkungen:
Maschine
Beanspruchungen: •Brüche
•Ermüdung
•biologisch
biologisch
•Korrosion
•chemisch
•Verformung
•physikalisch
•Verschleiß
•Verschmutzung
•usw.
Folgen von Maschinenausfällen:
Fl M hi fäll
Stillstandzeiten in der Produktion
Überschreitung von Lieferfristen
Entstehung von Kosten

Einleitung
Faculty of Computer Science
Predictive Maintenance ‐ Konventionell
Vorhersage
Maschine Alterungs-Indikator
Ausfallzeitpunkt
p
Grenzwert Grenzwert
Zeit
Zeit
Problem: Alterungsprozesse sind oft verhaltensvariant!

Einführung in Thematik ‐ Kontextsensitive
Prognosen
Faculty of Computer Science
Beispiel für Verhaltensvariante Alterung
Fräsen verschiedener Materialien
Verlauf des Verschleißes bei unterschiedlicher
Härte der Werkstück-Materialen
Verschleiß
Härte(Werkzeug) =
Härte
Härte(Werkstück)
•Je nach Härtegrad des Werkstücks altert (verschleißt) das Werkzeug
unterschiedlich schnell

Einführung in Thematik ‐ Kontextsensitive
Prognosen
Faculty of Computer Science
Das Alterungsverhalten von Maschinen hängt
häufig von den Produktionsbedingungen ab
(Kontexte)
Beispiele für Kontexte:
Produktionspläne
Materialeigenschaften der Werkstücke
Auslastung der Maschine
Reihenfolge der Produktionsschritte
h fl d dk h
…
Das Einbeziehen der Kontexte führt zu besseren
D Ei b i h d K t t füh t b
Vorhersagen der Maschinenalterung

Einführung in Thematik ‐ Kontextsensitive
Prognosen
Faculty of Computer Science
Prinzipielles Vorgehen bei Kontextsensitiven Prognosen:
ERP / MES
Alterungs-Indikator
Produktionspläne
Kontext A Kontext B Kontext C
Grenzwert
Maschine Zeit

Einführung in Thematik ‐ Kontextsensitive
Prognosen
Faculty of Computer Science
Identifizierung von Kontexten
Durch Experten mit Wissen über das Maschinenverhalten
oder
durch Analyse von Signaldaten der Maschine:
durch Analyse von Signaldaten der Maschine:
Untersuchungen mit entsprechenden Algorithmen wurden
durchgeführt:
•Segmentierung von Signalen
•Zuordnung von Kontexten
•Spezifizierung des Alterungsverhaltens unter Kontexteinflüssen
Segmente: 1 2 3 4 5 6
Grenzwert
Alterung
A
B A C B C
Zeit

Anwendungsbeispiel ‐ Filteranlage
Faculty of Computer Science
Anwendungsfall – Luftfilter (Air‐Condition System der Fakultät
Informatik)
Alterungsprozess durch: Zusetzen (Verschmutzung) des Filters
Um gleichmäßigen Luftstrom zu gewährleisten muss Leistungsaufnahme des
Motors angepasst werden Alterungsindikator Leistungsaufnahme
Verschmutzung
Druck
D k Luftstrom
L ft t
Leistungsaufnahme
g

Anwendungsbeispiel ‐ Filteranlage
Faculty of Computer Science
Analyse der Datenbasis
Indikatorwahl Leistungsaufnahme
Identifizierung von Kontexten
Id ifi i K
Arbeitszeit
Wochenen
de
Ferien

Anwendungsbeispiel ‐ Filteranlage
Faculty of Computer Science
Modellierung des jeweiligenKontext‐Verhaltens
Kontextsensitive Modellgleichung:
⎧ c1 ( x ) für K =\"Wochenende\"
⎪
I ( K , x ) = ⎨c2 ( x ) + c3 ( x ) 2 für K =\" Ferien\"
⎪s +t +i
⎩ k k k − p +1 für K =\" Arbeit\"

Anwendungsbeispiel ‐ Filteranlage
Faculty of Computer Science
Erstellung einer Kontextsensitiven Prognose
C
BCBCBCB
CBCBC
A
C
Prognose
Kontexte
A: Ferien
B: Wochenende
C: Arbeitszeit

Fazit
Faculty of Computer Science
Geeignetes Werkzeug zur Modellierung verhaltensvarianter
Alterungsindikatoren
g
Realitätsnahe Modellierung durch Einbeziehen von Kontext‐
g
Wechseln
Potential zur Verringerung der Instandhaltungskosten

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Neue Ansätze für Predictive Maintenance
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Vielen Dank!
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Thomas Wagner
Thomas Wagner
Jakob Krause: jakob.krause@tu‐dresden.de
2009‐4‐24