Zielsetzung ist der Aufbau einer Predictive Maintenance Infrastruktur für vorrausschauende Wartungen an Produktionsanlagen
Durst, Hersteller von zukunftsweisenden digitalen Druck- und Produktionstechnologien, startet mit der Freien Universität Bozen (unibz) das EU geförderte Projekt PREMISE. Als weiteren Industriepartner konnte der führende Beschneiungsanlagenhersteller TechnoAlpin gewonnen werden. Das Projekt unter der Leitung von Johann Gamper, Professor und Prorektor für Forschung an der Fakultät für Informatik, hat zur Zielsetzung eine technische Infrastruktur mit Datenbanktechnologien zu entwickeln, die vorausschauende Wartungsmaßnahmen an Produktionsanlagen ermöglicht. Das Projekt hat eine Laufzeit bis Juli 2022 und wird je nach Status bis Ende 2022 verlängert.
„Wir berechnen im Projekt PREMISE entsprechende Algorithmen, die Vorhersagen zu Wartungsnotwendigkeiten auch für Teilbereiche treffen“, sagt Johann Gamper. „In diesem Projekt können wir Technologien, an denen wir seit Jahren forschen, bei unseren Industriepartnern anhand von konkreten Fallstudien testen und an spezifische Erfordernisse anpassen. Damit tragen wir zum Technologietransfer - einer wichtigen Mission der unibz – bei.“
„Wir vertreiben unsere digtalen Drucksysteme weltweit und aus diesem Grund statten wir sie mit einer Analytics-Software aus“, sagt Christian Casazza, Director Customer Service der Durst Group. „Die Kombination aus intelligenter Sensorik und Softwareauswertung für Komponenten- und Maschinendaten bildet dabei die Basis für Predictive Maintainance – das Erkennen von Fehlerzuständen bzw. die Notwendigkeit eines Serviceeinsatzes oder Ersatzteiltauschs „vorab“, damit die Produktion entsprechend angepasst werden kann. Mit dem Projekt „PREMISE“ gehen wir noch einen Schritt weiter und nutzen Methoden der künstlichen Intelligenz, um diese Vorhersagen bzw. das Eingreifen vor dem Ernstfalls noch effizienter zu gestalten und auch bei komplexen Wirkzusammenhängen anwenden zu können. Das ist besonders in Zeiten, wo der internationale Verkehr eingeschränkt ist, ein entscheidender Vorteil.“
In den Durst Druckmaschinen sind spezifische Sensoren verbaut, die Informationen zu der Funktionsweise und Zustand von Einzelkomponenten und Bauteilen liefern. Um Maschinenstillstände zu verhindern, gibt es Vorgaben und Zyklen für die Wartung, aber jede Druckmaschine hat andere produktionsrelevante Faktoren und/oder Lasten, die die Produktivität und Einsatzzeiten beeinflussen. Aus diesem Grund werden Algorithmen benötigt, die Vorhersagen treffen, wann etwas passieren bzw. eine Wartung in einem Teilbereich auch außerhalb der Norm notwendig sein wird. All dies dient dszu, um die Maschinenverfügbarkeit auch in entfernten Produktionsstandorten zu erhöhen und Produktionsausfälle zu minimieren bzw. planen zu können.
„Projekt PREMISE ist ein weiterer Baustein in unserer Vision einer Smart Factory, wo vernetzte Infrastrukturen, intelligente Produktionssysteme und innovative Software einen automatisierten Geschäftsprozess ermöglichen“, sagt Michael Deflorian, Business Unit Manager Software & Solutions der Durst Group. „Mit dem im Projekt entwickelten Predictive Maintenance Framework und den eingesetzten Machine-Learning Techniken werden künftig die Drucksysteme selbstständig die Wartung auslösen, um einen planbaren und störungsfreien Betrieb zu gewährleisten.“
