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SESI

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Author

  • Kurz, Michael (1)
  • Optehostert, Felix (1)

Year of publication

  • 2016 (2)

Document Type

  • Lecture (1)
  • Report (1)

Language

  • German (2)

Is part of the Bibliography

  • no (2)

Keywords

  • Condition Monitoring (1)
  • Instandhaltung (1)
  • Predictive Maintenance (1)
  • Simulation (1)

Institute

  • Dienstleistungsmanagement (2)
  • FIR e. V. an der RWTH Aachen (2)

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Anwendungsorientierte Forschung im Themenfeld Instandhaltung (2016)
Optehostert, Felix
Industrie 4.0 schafft völlig neue Informationsstrukturen im Produktionsprozess Was geschieht dabei mit der Instandhaltung? Wird es eine Instandhaltung 4.0 geben? Welche Auswirkungen hat das alles auf das Zusammenwirken der Instandhalter mit anderen Strukturen, etwa der Produktion […]? Auf Basis dieser leitenden Fragestellungen erfolgt die Vorstellung einige gegenwärtige und zukünftige Projekte und der Kompetenzen des FIR mit Schwerpunkt industrielle Dienstleistungen und Instandhaltung vorgestellt. Aufgrund der Anwendungsorientiertheit wird der Fokus auf relevante und echte Probleme sowie auf den Handlungsbedarf gelegt. Komplementäre Expertise zur Entwicklung von Industrie- 4.0-Lösungen ist vorhanden durch die Zusammenarbeit mit Anbietern von Software, Service und Technologie. Durch Demonstratoren und Prototypen nähern wir uns schrittweise der Umsetzung von Industrie 4.0
SESI - Sensorbasierte Echtzeit-Simulation zur bauteilspezifischen Analyse und Bewertung im Rahmen einer synchronisierten zustandsprognoseorientierten Instandhaltung (2016)
Kurz, Michael
Ziel des Forschungsvorhabens SESI war es, produzierende Unternehmen und industrielle Dienstleister zu befähigen, mittels Prognose von Instandhaltungsbedarfen und -zeitpunkten die Zuverlässigkeit von Anlagen zu verbessern, die Verfügbarkeit zu steigern und mittels bedarfsgerechter Instandhaltung die direkten und indirekten Instandhaltungskosten zu minimieren und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Hierfür wurde der Ansatz zur Integration von Zustandsüberwachung und Echtzeit-Simulation zur Bauteilzustandsprognose in der Instandhaltung im Sinne eines „selbstlernenden Systems“ weiterentwickelt und ein Konzept zur Nutzung der Informationen im Unternehmensalltag, das explizit die Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) adressiert, geschaffen.
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