Instandhaltung 4.0: Bessere Anlagenverfügbarkeit und Produktqualität

Pressemitteilung / 11.11.2015

Für den Erfolg produzierender Unternehmen ist neben einer optimalen Qualität der Produkte auch eine hohe Verfügbarkeit der Produktionsanlagen bei minimalen Kosten von großer Bedeutung. Das Forschungsprojekt »Instandhaltung 4.0« unter der Konsortialführerschaft der TU Wien adressiert diese Herausforderung.

Eine moderne Instandhaltung hat eine hohe Anlagenverfügbarkeit und optimale Produktqualität bei gleichzeitig reduzierten Instandhaltungsaufwänden zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit zum Ziel. Komponenten einer Anlage sollen zum richtigen Zeitpunkt, sowie abgestimmt auf das aktuelle Produktionsprogramm und Abweichungen in der Produktqualität, ausgetauscht werden. Dies ist aktuell aufgrund fehlender Verknüpfung von Maschinen-, Produkt- und Prozessdaten nicht möglich. Es ist somit nicht vorherzusehen, wann eine Anlage ausfallen wird. Instandhaltungsmaßnahmen werden folglich zum falschen Zeitpunkt durchgeführt, wodurch eine Verschwendung von Ressourcen entsteht. Eine verbesserte Anlagenverfügbarkeit wird also mit einem erhöhten Instandhaltungsaufwand erkauft.

Optimale Instandhaltung durch Verknüpfung verschiedenster Daten

Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich das vom BMVIT im Rahmen des FFG-Programms „Produktion der Zukunft“ geförderte Forschungsprojekt „Instandhaltung 4.0“ unter der Konsortialführerschaft der TU Wien in Kooperation mit Opel-Wien, der Pimpel GmbH sowie dem Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (WBW) der Montanuniversität Leoben, mit der Entwicklung eines Instandhaltungsleitstandes. Dieser verknüpft für ein optimales Ergebnis verschiedene Daten miteinander – Echtzeit-Maschinensteuerungsdaten, Condition Monitoring Daten, Qualitätssicherungsmessungen der Produkte und das historische Wissen über Ausfallereignisse. Ein im Hintergrund laufendes Reaktionsmodell verbindet eine zustands- und belastungsabhängige Lebensdauerberechnung mit statistischem Ausfallverhalten.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit als Erfolgsfaktor

Die Zusammensetzung der Forschungspartner ermöglicht die innovative Entwicklung eines theoretisch fundierten und in der Praxis einsetzbaren Lösungsansatzes: Das Institut für Fertigungstechnik der TU Wien übernimmt die Erfassung von Maschinendaten aus technologiescher Sicht, während sich das Institut für Managementwissenschaften Instandhaltungsstrategien aus Unternehmenssicht widmet.
Der Lehrstuhl WBW erstellt ein Data-Mining-Modell, das auf Basis von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen einen Ausfall der Anlagen oder Veränderungen der Produktqualität vorhersagen kann. Die eingesetzten Datenanalysemethoden erkennen in den Instandhaltungs-, Qualitätssicherungs- und Produktionsdaten Muster, aus denen in Folge Planungsregeln ableitbar sind. Mit Hilfe des hinterlegten Regelwerks ist somit eine antizipative Instandhaltungsplanung möglich.
Die Bearbeitungszentren bei der Opel GmbH sind seit Jahren erfolgreich im Einsatz. Sie bieten durch eine realitätsnahe Abbildung der Automatisierungs- und Steuerungstechnik von Werkzeugmaschinen eine optimale Datenbasis zur pilothaften Implementierung des Leitstandes.
Mittels Simulation an einem virtuellen Maschinen-Modell sichert die Pimpel GmbH frühzeitig eine optimale Produktivität und Qualität in der Fertigung.
Fraunhofer Austria fungiert als Schnittstelle zwischen akademischer und wirtschaftlicher Welt mit dem Ziel, die Forschungsergebnisse für die reale industrielle Verwertung nutzbar zu machen.

Weniger Aufwand – mehr Effizienz

Der entwickelte Instandhaltungsleitstand bietet wesentliche Vorteile für Unternehmen: Es kann sehr genau vorhergesagt werden, wann die Anlage ausfallen wird. So können Instandhaltungstätigkeiten zum richtigen Zeitpunkt durchgeführt und damit die Zuverlässigkeit und Anlagenverfügbarkeit entscheidend erhöht sowie die Ressourceneffizienz, beispielsweise in der Ersatzteilbevorratung, gesteigert werden.
Die Simulation von Belastungsverläufen erlaubt es darüber hinaus, Instandhaltungsaufwände auch für Klein- und Kleinstserien bereits vor Produktionsstart abzuschätzen.
Durch Echtzeitmonitoring und eine Verknüpfung aller Daten können außerdem bereits während der Produktion Qualitätsverschlechterungen erkannt und auf diese reagiert werden. Eine bessere Qualität der Produkte wird somit ermöglicht.