Predictive Maintenance

Aus Sensor- und Betriebsdaten Hinweise für zustandsbasierte Instandhaltung gewinnen.

Ihre Herausforderung

Seltene Ausfälle, unvollständige Fehlerkennzeichnungen und unbekannte Zusammenhänge zwischen Sensoren erschweren herkömmliche Vorhersagemodelle.

Wie IAP vorgeht

IAP untersucht die Beziehungen zwischen Sensorwerten, deren zeitliche Entwicklung und die Reaktionen von Steuereinheiten. Halbüberwachte Verfahren können Strukturen auch dann erschließen, wenn bestätigte Fehlerfälle selten sind und Kennzeichnungen teilweise falsch sind.

Projektergebnisse

Sie erhalten eine Bewertung der untersuchten Zustandsmuster und einen Prototyp, der auffällige Betriebszustände kennzeichnet. Die Bewertung berücksichtigt Fehlalarme und übersehene Ereignisse, damit Ihre Instandhaltung festlegen kann, welche Hinweise weitere Untersuchungen auslösen.

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Methoden und fachliche Details

Seltene Fehler und unzuverlässige Kennzeichnungen

Teure Komponenten fallen selten aus; dadurch fehlen viele bestätigte Trainingsbeispiele. Gleichzeitig können gemeldete Fehler unbestätigt sein oder defekte Maschinen unerkannt weiterlaufen. Falsch-positive und falsch-negative Kennzeichnungen erschweren ein direktes Lernen aus Fehlerlabels.

Sensorbeziehungen und Vibration gemeinsam untersuchen

Temperatur, Spannung, Vibration und andere Betriebsgrößen bilden ein zusammenhängendes System. Der Ansatz lernt erwartete Beziehungen und untersucht deren Abweichungen. Feinere Vibrationsmuster und größere Änderungen im Betriebsverhalten können sich ergänzen, statt einzelne Grenzwerte isoliert zu betrachten.

Hinweise auf die betroffene Komponente

Reaktionen der Steuereinheit können Hinweise auf bestimmte Komponentenfehler liefern. Halbüberwachte Analyse und der gezielte Umgang mit schwachen Kennzeichnungen unterstützen die Untersuchung bei kleinen Fehlerzahlen. Die Eignung wird komponentenbezogen geprüft: mit Blick auf Vorwarnzeit, Fehlalarme und übersehene Ausfälle.

Projekte mit Bezug zu dieser Leistung

DB Cargo

Auftragsentwicklung · bereitgestellte Lösung

Zustandsbasierte Instandhaltung aus Betriebsdaten

Aus Betriebsdaten von Zügen sollten Hinweise auf wartungsrelevante Zustände gewonnen werden. Dabei müssen Veränderungen durch wechselnde Lasten und Betriebsbedingungen von möglichen Bauteilfehlern unterschieden werden.

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Die passende Form der Übergabe

Option 1

Prototyp für Ihre IT

IAP untersucht die Aufgabe, entwickelt und bewertet den Ansatz und übergibt den vereinbarten Prototyp mit Dokumentation. Ihre IT übernimmt die weitere Produktentwicklung und den Betrieb.

Option 2

Anwendung bis zur Integration

IAP entwickelt die vereinbarte Anwendung einschließlich Oberfläche und Schnittstellen, integriert sie in den vorgesehenen Ablauf und führt Abnahme und Übergabe durch. Ihre Organisation oder Ihr Betriebspartner übernimmt den anschließenden Betrieb.

Welche Entscheidung möchten Sie verbessern?

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