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Author

  • Emonts-Holley, Roman (4)
  • Li, Lu (4)
  • Jussen, Philipp (1)
  • Lagemann, Frank (1)
  • Tutsch, Hansjörg (1)

Year of publication

  • 2017 (1)
  • 2016 (3)

Document Type

  • Lecture (2)
  • Part of a Book (1)
  • Contribution to a Periodical (1)

Language

  • German (4)

Is part of the Bibliography

  • no (4)

Keywords

  • Industrie 4.0 (1)
  • Instandhaltung (2)
  • Instandhaltungsstrategie (1)
  • Predictive Maintenance (1)
  • Smart Maintenance (3)
  • Smart Objects (1)

Institute

  • Dienstleistungsmanagement (4)
  • FIR e. V. an der RWTH Aachen (4)

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Smart Maintenance (2017)
Emonts-Holley, Roman ; Li, Lu
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.
SmartMaintenance: Softwareunterstützung für ein bedarfsorientiertes Instandhaltungsmanagement in Produktionsumgebungen (2016)
Emonts-Holley, Roman ; Li, Lu
Chancen und Herausforderungen in der Instandhaltung durch Industrie 4.0 (2016)
Jussen, Philipp ; Emonts-Holley, Roman ; Li, Lu ; Lagemann, Frank ; Tutsch, Hansjörg
Mit der Vernetzung von Maschinen im Rahmen von Industrie 4.0 und einer umfassenden Datenerhebung durch Condition Monitoring wird auch die Instandhaltung zukünftig wesentliche Veränderungen erfahren. Ziel ist es dabei, die Instandhaltungsbedarfe zielsicher prognostizieren zu können, um diese in die Produktionsplanung zu integrieren.
Smart Maintenance: Softwareunterstützung für ein bedarfsorientiertes Instandhaltungsmanagement in Produktionsumgebungen (2016)
Emonts-Holley, Roman ; Li, Lu
Aufgrund zunehmender Komplexität der Produktion, Volatilität von Auftragseingängen und Variantenreichtum der Produkte bei immer kürzerem, stabilem Planungshorizont, gewinnt ein flexibles und leistungsfähiges Instandhaltungsmanagement rasch an Bedeutung . Ziel ist die Maximierung der Produktionsverfügbarkeit bei gleichzeitiger Minimierung von Ausfallrisiken sowie Wartungs- und Betriebskosten. Nach dem heutigen Stand der Technik bieten aber weder die etablierten statischen bzw. reaktiven Instandhaltungslösungen noch aus der Forschung abgeleitete Konzepte der zustands- oder zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung praktikable und zugleich leistungsfähige Lösungen. Auch die für ein im o. g. Sinne optimiertes Instandhaltungsmanagement maßgebenden Softwaresysteme – Condition Monitoring, Betriebsführung, Produktionsplanung – existieren bisher nur als anwendungsspezifische Insellösungen und bieten in dieser Form keine echten Entwicklungsoptionen. Mittels neuer Konzepte zur softwaretechnischen Abbildung der einzelnen Maschinen bzw. ihrer wartungsrelevanten Komponenten als „Smart Objects“, (Schenk 2015) die ihren Instanthaltungsbedarf selbst deklarieren sollen bisher unüberwindbare Systemgrenzen überbrückt werden. Dabei können die „Smart Objects“ ihre Wartungsprioritäten automatisiert bestimmen, zuordnen und an Produktions- und Instandhaltungsplanungssysteme übermitteln. Dies ermöglicht erstmals eine durchgängige Abstimmung der Instandhaltungsmaßnahmen in Abhängigkeit von Maschinenzuständen und Produktion mit Hilfe von leistungsfähigen, multikriteriellen Optimierungsalgorithmen und einer integrativen Softwareplattform. Das Konzept dieser Integration von Produktionsplanung und Instandhaltung ist Kernthema dieses Vortrags. Zudem stellt der Vortrag eine Möglichkeit vor, wie solch eine Lösung für die einfache, interaktive Disposition der Instandhaltungsmaßnahmen im Produktionsumfeld eingesetzt werden kann.
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