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Das Vorhaben zielte auf eine neuartige Softwarelösung für ein vorausschauendes Instandhaltungsmanagement ab, dass sowohl den aktuellen Maschinenzustand als auch die aus der Produktionsplanung ableitbare anstehende Maschinenbelastung (Auslastungsgrad, Beanspruchung) einbezieht und vor diesem Hintergrund die bestmögliche Wartungsplanung für eine maximierte Einsatzfähigkeit des Produktionssystems als Ganzes ermittelt. Der übergreifende Ansatz sollte es erstmals ermöglichen, die multikriteriellen, mehrschichtigen Entscheidungsprobleme der Instandhaltung in Produktionsumgebungen mit einem modularen Softwarewerkzeug vollständig abzubilden und zu lösen.
Übergeordnetes Ziel der wissenschaftlichen und technischen Vorhabensinhalte war also die bedarfssynchrone, sichere und flexible Optimierung von Instandhaltung und Produktion durch Erforschung der Grundlagen für ein System zur Generierung mehrdimensional optimierter Handlungsempfehlungen.
Das Vorhaben zielte auf eine neuartige Softwarelösung für ein vorausschauendes Instandhaltungsmanagement ab, dass sowohl den aktuellen Maschinenzustand als auch die aus der Produktionsplanung ableitbare anstehende Maschinenbelastung (Auslastungsgrad, Beanspruchung) einbezieht und vor diesem Hintergrund die bestmögliche Wartungsplanung für eine maximierte Einsatzfähigkeit des Produktionssystems als Ganzes ermittelt. Der übergreifende Ansatz sollte es erstmals ermöglichen, die multikriteriellen, mehrschichtigen Entscheidungsprobleme der Instandhaltung in Produktionsumgebungen mit einem modularen Softwarewerkzeug vollständig abzubilden und zu lösen.
Übergeordnetes Ziel der wissenschaftlichen und technischen Vorhabensinhalte war also die bedarfssynchrone, sichere und flexible Optimierung von Instandhaltung und Produktion durch Erforschung der Grundlagen für ein System zur Generierung mehrdimensional optimierter Handlungsempfehlungen.
Smart Maintenance
(2017)
Im Verlauf der vergangenen Jahrzehnte haben sich die Rahmenbedingungen der industriellen Produktion stark verändert. Die aktuelle Entwicklung ist vor allem durch die zunehmende Dynamik der Produktionslebenszyklen und die verschärfte Wettbewerbssituation geprägt, die durch die weltweit gestiegenen Anforderungen an die Energie- und Ressourceneffizienz, den wachsenden Kostendruck und die ausgeprägte Marktvolatilität entstanden ist. So sehen sich die Unternehmen gezwungen, die Qualität ihrer Produkte zu erhöhen. Hierfür sind hochflexible, verfügbare und zuverlässige Produktionssysteme Voraussetzung. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen der vierten industriellen Revolution steht die Smart Factory im Mittelpunkt.
In diesem Beitrag werden die aktuellen Aktivitäten im Forschungsprojekt „SiZu – Integration von Echtzeitsimulation und Zustandsüberwachung zur Bauteilprognose und Fehleranalyse für die Instandhaltung“ vorgestellt. Ziel des Projektes ist es, die bislang separat genutzten Funktionalitäten Condition-Monitoring und Echtzeitsimulationen in einem Analysewerkzeug (Condition- Analyser) für die Instandhaltung zusammenzuführen und damit Zustandsüberwachungssysteme um die Möglichkeit der Nutzung historischer Anlagendaten und Echtzeitsimulation zu erweitern. Neben der detaillierten Beschreibung der angestrebten Forschungsergebnisse und den daraus resultierenden Nutzungspotentialen für die Instandhaltung wird die zur Zielerreichung entwickelte Vorgehensweise vorgestellt und diskutiert.
Das Projekt LBM²-Load Based Monitoring and Maintenance erforschte die Einsatzfähigkeit einer kostengünstigen Lastsensorik zur Messung und Analyse von Restlebensdauerdaten für Großkomponenten an Windenergieanalgen (WEA). Da aktuell im Einsatz befindliche Condition-Monitoring-Systeme zur Überwachung von WEA oft teuer in der Anschaffung sind und lediglich vergangenheitsorientierte Informationen liefern, sobald ein kritischer Zustand bereits eingetreten ist, besteht der Bedarf insbesondere für KMU in der WEA-Branche für eine kostengünstige, proaktive Alternative. Hierzu wird im Projekt LBM² der Einsatz einer kostengünstigen, auf Dehnungsmessstreifen basierenden Messtechnologie erforscht, die über einen langen Zeitraum in einem Testwindpark betrieben wird. Die Erkenntnisse zu den Herausforderungen in der Spezifikation der Messtechnologie für den WEA-Typ sowie in der kontinuierlichen Datenerfassung und –auswertung adressieren ein aktuell hochrelevantes Themenfeld. Die Implikationen der Erkenntnisse gehen damit weit über die Branche der Windenergie hinaus. Mittels der gewonnenen Daten über die Lasten bzw. Restlebensdauern von Großkomponenten der WEA (z.B. Getriebe, Hauptwelle oder Hauptlager) wurden zudem deren Einsatzpotenziale für eine proaktivere, vorausschauende Instandhaltung von WEA untersucht. Die Instandhaltung ist der Hauptkostentreiber im Betrieb einer WEA und bietet demnach großes Potenzial für einen kosteneffizienteren Betrieb, der speziell für KMU in einem umkämpften Strommarkt mit wegfallenden EEG-Zulagen notwendig ist. Hierzu wurden im Projekt LBM² Instandhaltungsprozesse für WEA-Großkomponenten aufgenommen. Diese wurden in einer Simulationsumgebung hinsichtlich verschiedener, kosteneffizienter Instandhaltungsstrategien untersucht. Dazu wurde der Einfluss von Restlebensdauern auf spezifische Instandhaltungsstrategien abgebildet. Weiterhin wurden die Projektergebnisse in einen Softwaredemonstrator überführt, der den Anwendern und speziell KMU eine Möglichkeit an die Hand gibt, die Daten der kostengünstigen Lastsensorik in Zukunft übersichtlich visualisiert und mit relevanten Handlungsempfehlungen für eine optimierte Instandhaltung hinterlegt zu nutzen.
Operation and Maintenance (O&M) is a key value driver for offshore wind farms. Consequently, reducing O&M costs improves their profitability. This paper introduces different typologies of dispositioning maintenance tasks in offshore wind farms, in order to help design the strategies and organization of maintenance. Based on the special requirements of offshore wind farms regarding planning and controlling the O&M activities, a morphological analysis was developed. With this different disposition strategies for offshore wind farms could be generated. The consequences of choosing different characteristics are allegorized in an exemplary fashion. The work presented in the following is the foundation for designing a software-based dispositioning tool for usage in offshore wind farms, which will help to increase the effectiveness of the disposition in offshore wind farms by maximizing the number of accomplished tasks per day and minimizing the time technicians stay on the wind turbine and the ships.