Intelligentes Servicesystems (iSRV)

Motivation

Potentielle Ausfälle von Maschinen und Anlagen in der Produktion verursachen hohe Kosten und sollen proaktiv vermieden werden. Beispielsweise verursachen ungeplante Ausfallzeiten 15% der gesamten Lebenszykluskosten einer Werkzeugmaschine. Bereits heute können Ma-schinen- und Betriebsdaten generiert werden. Die Nutzung dieser Daten zur Vermeidung von Ausfällen geschieht insbesondere aus folgenden Gründen jedoch nicht:

  • Fehlendes Fachwissen bezüglich mathematischer Modellbildung und Analyse
  • Hoher Entwicklungs- und Implementierungsaufwand für Datenerfassung, Auswertung und Rückführung durch fehlende Wiederverwendbarkeit
  • Fehlen einer umfangreichen Datenbasis zur anlagenübergreifenden Analyse


Zielsetzung

Ziel des Projekts ist es eine unternehmensübergreifende Lösung in Form eines intelligenten Servicesystems (iSrv) für die Fertigungsindustrie, insbesondere für Prozessketten mit kontinuierlichem Produktdurchfluss, aufzubauen. Mit Hilfe des Servicesystems sollen Fehler pro-aktiv erkannt und Gegenmaßnahmen durch automatische Prozesseingriffe und visueller Rück-führung an den Maschinenbediener eingeleitet werden.



Vorgehen

Um konkrete Anforderungen definieren zu können, werden im ersten Schritt gemeinsam mit den Anwendungspartnern Use Cases ausgearbeitet. Anschließend dient die Schaffung eines geschlossenen Datenkreislaufs als Vorgehensgrundlage. Echtzeit- und Prozessdaten werden in der Produktion erfasst und in einer cloudbasierten Plattform persistent gespeichert. Durch Unterbeauftragung einer Anwaltskanzlei wird der rechtskonforme und verantwortliche Umgang mit diesen Daten gewährleistet. Baukästen für Datenanalyse und Modellbildung vereinfachen die Entwicklung von internen und externen Servicekonzepten. Durch direkten Steuerungszugriff sowie Virtual und Augmented Reality erfolgt die Datenrückführung in die Produktion. An-hand zwei realer Anwendungsszenarien werden die Ergebnisse projektbegleitend aus Nutzer-perspektive evaluiert. Abschließend wird eine Konferenz veranstaltet, bei der die wissenschaftlichen Ergebnisse publiziert werden.



Ergebnisse

Geplante Ergebnisse des Projekts iSrv sind wiederverwendbare und anlagenunabhängige Mo-dule, durch die KMU auch ohne mathematisches Fachwissen und mit geringem Aufwand pro-aktive Wartungskonzepte anbieten und nutzen können. Durch die Analyse und Rückführung von Produktionsdaten sollen eine bis zu 300% schnellere Fehlerbehebung sowie die Senkung von ungeplanten Stillstandzeiten bis nahezu auf null erreicht werden können.



Konsortium

Name Schwerpunkte
BRÜCKNER Trockentechnik GmbH & Co. KG

Textilmaschinen, Wartungskonzepte

Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) Service Engineering, Standardisierung
Industrielle Steuerungstechnik GmbH (ISG) Verhaltensmodellierung, “Digitaler Zwilling” und Virtuelle Inbetriebnahme”
Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) Projektmanagement, Visualisierung, Prozesseingriffe
iTiZZiMO AG Digitale Transformation, IoT-Plattform
MAX-CON DATA SCIENCE GmbH Mathematische Modelle, Datenanalyse
PIXOMONDO Images GmbH & Co. KG Realitätsnahe Visualisierung
Robert Bosch GmbH Anlagenhersteller, Prozessoptimierung
SOTEC Software Entwicklungs GmbH + Co. Mikrocomputertechnik KG Datenerfassung, Datenanalyse
Textilveredlung Keller GmbH Textilveredlung

Das zugrundeliegende Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung gefördert.

Das Verbundvorhaben wird betreut vom Projektträger Karlsruhe (PTKA).

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