Lernfähige Instandhaltung

Abstract

Kurzfassung Die zustandsorientierte Instandhaltung von Produktionsanlagen verspricht gegenüber anderen Instandhaltungsstrategien ein besseres Verhältnis von Verfügbarkeit zu Instandhaltungskosten. Zur Bestimmung und Prognose des Anlagenzustands wird in diesem Beitrag ein neuartiger Ansatz vorgestellt. Dieser Ansatz nutzt Methoden der Künstlichen Intelligenz, die auf einen lebenszyklusphasenübergreifenden, verteilten Datenbestand angewandt werden. Der Ansatz vereinfacht die Einführung der zustandsorientierten Instandhaltung durch maschinelle Lernverfahren und ist insbesondere für Anlagen mit einem bisher unbekannten Ausfallverhalten geeignet.