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Instandhaltung Projekt Big Data für KMU

| Redakteur: Simone Käfer

Im Forschungsprojekt BOOST 4.0 setzt Bentler zusammen mit dem Fraunhofer IEM im Spitzencluster it´s OWL ein Vorgehensmodell für die vorausschauende Instandhaltung um.

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Benteler setzt zusammen mit dem Fraunhofer IEM ein Vorgehensmodell für die vorausschauende Instandhaltung um.
Benteler setzt zusammen mit dem Fraunhofer IEM ein Vorgehensmodell für die vorausschauende Instandhaltung um.
(Bild: www.jenserbeck.de)

Um einen reibungslosen Produktionsbetrieb zu gewährleisten, arbeitet Benteler im Forschungsprojekt BOOST 4.0 mit dem Fraunhofer IEM innerhalb des Netzwerks it’s OWL zusammen. Das Institut entwickelt ein Modell zur vorausschauenden Instandhaltung von Maschinen mithilfe von Big Data. Benteler setzt das Vorgehensmodell in der Praxis um. Damit können Kunden – hinsichtlich Zeit, Qualität und Kosten – schneller, effizienter und flexibler bedient werden.

Big Data, also große Datenmengen, sind komplex. Daher kann man sie mit manuellen oder herkömmlichen Verfahren nicht richtig auswerten. Unter anderem fallen solch große Datenmengen in der Produktion an. Benteler und das Fraunhofer IEM nutzen Verfahren des maschinellen Lernens und Modelle im Umgang mit Big Data. „Wenn wir die relevanten Daten verstehen, können wir den ,Gesundheitszustand' der Maschinen genau beurteilen. Damit sind unsere Teams in der Lage, drohende Produktionsstopps zu vermeiden und rechtzeitig entsprechende Maßnahmen einzuleiten“, erklärt Dr.-Ing. Daniel Köchling, Projektleiter Industrie 4.0 bei Benteler Automotive.

Ein praktisches Beispiel dazu gab Köchling Anfang September auf OWL-Maschinenbau-Fachkongress, an einer Produktionslinie von Benteler, bei der der Fokus auf vorausschauende Instandhaltung liegt. Denn hier lassen sich Muster im Produktionsprozess einer hydraulischen Presse und einer Materialfördereinrichtung erkennen, durch systematische Erfassung und Auswertung der Maschinendaten.

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