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MetaMaintain Ein Meta-Lern-Ansatz zur Selektion geeigneter Prognoseverfahren für eine vorausschauende Instandhaltung in digitalisierten Produktionssystemen Die Wettbewerbsfähigkeit des produzierenden Gewerbes basiert in Hochlohnländern auf einem hohen Automatisierungsgrad. Eine effiziente Sicherstellung der technischen Verfügbarkeit einzelner Maschinen und Anlagen ist daher von großer Bedeutung. Vorausschauende Instandhaltungsstrategien sollen auf Basis der Vorhersage von Maschinenausfällen höhere Verfügbarkeiten, stabilere Produktionsprozesse und Kostenreduktionen ermöglichen und damit zu einer erhöhten Leistungsfähigkeit von Produktionssystemen beitragen. Das Auftreten von Maschinenausfällen ist aufgrund der inhärenten strukturellen und betrieblichen Komplexität moderner Produktionssysteme jedoch schwer vorherzusagen. Zudem werden die dazu erforderlichen Modelle in der Regel für einen spezifischen Anwendungsfall entwickelt und sind nicht generalisierbar. Ziel des Projektes ist es daher, ein System zu entwickeln, dass eine automatisierte Auswahl geeigneter Modelle ermöglicht. Die Ergebnisse der Prognosemodelle sollen schließlich für eine integrierte Produktions- und Instandhaltungsplanung und -steuerung genutzt werden. Ansprechpartner: H. Engbers   (Projektleiter)S. Leohold Förderung durch: DFG Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021 Publikationen des Projekts ansehen Alle Projekte ansehen |
