Daten- und KI-basierte Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen

Die Digitalisierung von Anlagen und Maschinen findet im industriellen Produktionsumfeld bereits großflächig statt. Durch zunehmende Leistungsfähigkeit, Miniaturisierung und digitale Vernetzbarkeit elektronischer Komponenten bei gleichzeitig sinkenden Bauteilpreisen werden zukunftsweisende Automatisierungslösungen realisiert. Dies erfordert aber auch eine Zustandsüberwachung, die eine nachvollziehbare und im Idealfall vorausschauende, intelligente Übersicht über Funktionsfähigkeit, Fehlerentstehung und erforderlichen Instandsetzungsbedarf gewährleistet.

Unser Seminar erläutert die Zusammenhänge, Hintergründe und Herangehensweisen digitaler Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen im Kontext der industriellen Produktion. Dabei konzentrieren wir uns insbesondere auf die Schwingungserfassung und -auswertung, den Einsatz von KI-Methoden zur Zustandserkennung sowie den systematischen methodischen Entwurf von Zustandsüberwachungssystemen.

Themen

▪    Digitalisierung und Bedarf, Hintergründe und Trends zur Zustandsüberwachung
▪    Schwingungsreduktion und Vibrationskontrolle
▪    Potentiale von Produkten mit integriertem Monitoring
▪    Grundbegriffe und Ansätze für das Monitoring von Produkten
▪    Unterscheidung von Big- und Smart-Data Methoden
▪    Erläuterung der Relevanz und Potentiale einer maschinenintegrierten und einer Cloud-Lösung für softwarebasierte Dienstleistungen
▪    Vorstellung und Erläuterung von selbstlernenden Algorithmen zur Maschinen- und Prozessoptimierung

Dozenten

Jürgen Nuffer
Georg Stoll
Jonathan Millitzer

Lernziele

• Bedarf und Nutzen von Schwingungsüberwachung, Zustandsüberwachung und KI im Zuge der Digitalisierung im Produktionsumfeld verstehen.
• Zusammenhang zwischen Vibration, Betriebsbelastung, Zuverlässigkeit und Zustandsüberwachung verstehen.
• Einsatzmöglichkeiten und Nutzen von KI-Methoden in der Datenanalyse und Zustandsoptimierung kennenlernen.
• Systematik  und Methoden zur Gestaltung und Vorgehensweise zur Umsetzung von Condition-Monitoring-Systemen erfahren.

Zielgruppe

Maschinen- und Produktentwickler, Anlagenplaner und -verantwortliche, Instandhalter, Geschäftsführer und Unternehmer.

Vorkenntnisse

Keine Vorkenntnisse nötig.

Kooperation

Die Veranstaltung findet in Kooperation mit dem Kompetenzzentrum für Arbeit und Künstliche Intelligenz statt.