Aktualisiert: 2023-07-03
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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Schlüsselwort: Condition Monitoring
Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Condition Monitoring und Instandhaltungsmanagement
Das Buch ist angelegt als Lehr- und Nachschlagewerk zu den Themen
- Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen
- Schwingungsdiagnose und Schwingungsanalyse
- Instandhaltungs- und Reliabilitymanagement.
Thematisch deckt es die Anforderungen der DIN ISO 18436 Teil 2 vollständig ab.
Über den Zertifizierungsstoff deutlich hinausgehend werden auch Konzepte für eine ganzheitliche Überwachung behandelt, wie sie vor allem im Zusammenhang mit Industrie 4.0 und Smart Data mehr und mehr erforderlich sein werden.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Condition Monitoring und Instandhaltungsmanagement
Das Buch ist angelegt als Lehr- und Nachschlagewerk zu den Themen
- Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen
- Schwingungsdiagnose und Schwingungsanalyse
- Instandhaltungs- und Reliabilitymanagement.
Thematisch deckt es die Anforderungen der DIN ISO 18436 Teil 2 vollständig ab.
Über den Zertifizierungsstoff deutlich hinausgehend werden auch Konzepte für eine ganzheitliche Überwachung behandelt, wie sie vor allem im Zusammenhang mit Industrie 4.0 und Smart Data mehr und mehr erforderlich sein werden.
Aktualisiert: 2023-06-05
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Referenzarchitektur für cloudbasiertes Condition Monitoring am Beispiel von Verpackungsmaschinen
Für die zustandsorientierte Wartung bestehen Herausforderungen für den Aufbau dafür notwendiger Verschleißmodelle im Mangel an aussagekräftigen Daten sowie dem Umstand, dass eine Rückführung von Maschinendaten aus der Produktions- in die Auslegungsphase selten stattfindet.
Die Arbeit verfolgt den Ansatz, Querschnittstechnologien aus der IKT in die Produk-tionstechnik zu überführen. Dazu wird ein Cloud-Konzept in Form einer Refe-renzarchitektur und die Integration von Methoden des Machine Learnings vorge-stellt.
Aktualisiert: 2023-05-10
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Condition Monitoring und Instandhaltungsmanagement
Das Buch ist angelegt als Lehr- und Nachschlagewerk zu den Themen
- Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen
- Schwingungsdiagnose und Schwingungsanalyse
- Instandhaltungs- und Reliabilitymanagement.
Thematisch deckt es die Anforderungen der DIN ISO 18436 Teil 2 vollständig ab.
Über den Zertifizierungsstoff deutlich hinausgehend werden auch Konzepte für eine ganzheitliche Überwachung behandelt, wie sie vor allem im Zusammenhang mit Industrie 4.0 und Smart Data mehr und mehr erforderlich sein werden.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Fehlerdiagnose von Wasserkraftmaschinen mit simulierter Datenbasis
Die Betriebsschwingungen von rotierenden Maschinen werden im Rahmen eines Sicherheitskonzepts permanent gemessen und überwacht, um Schäden durch zu hohe Schwingungsamplituden zu vermeiden. Diese Schwingungsdaten lassen sich nutzen, um daraus Informationen zum Zustand der Maschine zu gewinnen und diese Informationen beispielsweise bei der Planung akuter oder künftiger Wartungen und Reparaturen zu berücksichtigen. In dieser Arbeit wird hierfür ein neuartiges Verfahren zur Diagnose rotordynamischer Fehler an Wasserkraftmaschinen entwickelt. Das Verfahren nutzt eine Datenbasis simulierter Maschinenschwingungen einer großen Zahl fiktiver Anlagen. Diese dienen als Trainingsbeispiele für einen Algorithmus des maschinellen Lernens. Nach dem Trainingsprozess schätzt das Diagnosemodell auch für bisher unbekannte Anlagen bestimmte Fehlergrößen mit vielversprechender Genauigkeit ab. Der Fokus liegt dabei auf der Diagnose von Unwucht, Kupplungsversatz, Lagerfehlausrichtung und anderen mechanischen Maschinenfehlern. Es wird gezeigt, dass die Schwingungsdiagnose durch die gezielte Verwendung von aussagekräftigen Kenngrößen verbessert werden kann. Als besonders hilfreich erweisen sich dabei Kenngrößen im Zeit- und Frequenzbereich sowie Kenngrößen der Betriebsschwingungsform. Die Anwendbarkeit der entwickelten Diagnosemodelle auf reale Anlagen wird am Beispiel einer Pumpturbine sowie mehreren Francis-Turbinen demonstriert. Die entwickelten Diagnosemodelle stellen eine solide Basis für ein Diagnosesystem dar, das Anlagenbetreiber und Schwingungsexperten bei der Analyse des Maschinenzustandes mit wertvollen Hinweisen unterstützt.
Aktualisiert: 2022-01-07
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Strukturierte Automatisierungssysteme
Der praktische Leitfaden für die strukturierte Gestaltung und Komponentenauswahl eines Automatisierungssystems.
Aktualisiert: 2022-03-01
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Automatisierte Mustererkennung in Zeitreihen zur selbstlernenden Leistungsüberwachung von Produktionsanlagen
Vor dem Hintergrund eines weltweit ansteigenden wirtschaftlichen Konkurrenzdrucks und sich gleichzeitig massiv verschärfender Klimaschutzvorgaben steht die Industrie vor gewaltigen Herausforderungen. Die informations- und kommunikationstechnische Verzahnung der industriellen Produktion birgt dabei großes Potenzial diesen Herausforderungen zu begegnen, bedarf jedoch umfassender, kostenaufwändiger Messdatenerfassung, -aufbereitung, -speicherung sowie -auswertung. Sogenannte sensorreduzierte Ansätze der Leistungs- und Zustandsüberwachung
von Produktionsanlagen in Kombination mit unüberwachten maschinellen Lernverfahren bieten die Möglichkeit, diesen Aufwand deutlich zu verringern. Der neuartige, vollständig automatisierte Ansatz dieser Dissertation benötigt lediglich eine beliebige Messzeitreihe als Eingangsgröße und keine weiteren Informationen, wie z.B. Anlagensteuerungssignale.
Verschiedene Anwendungen zeigen, inwiefern der Gesamtalgorithmus zum einen als Datenvorverarbeitungswerkzeug zur automatisierten Klassifizierung und Strukturierung nicht annotierter Zeitreihen und zum anderen als eigenständiges Energie- und Prozessanomalien-Diagnosewerkzeug verwendbar ist.
Aktualisiert: 2022-12-22
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Ausfallfrüherkennung von Ritzel-Zahnstangen-Trieben mittels Acoustic Emission
Trotz der wirtschaftlichen und technischen Bedeutung von Ritzel-Zahnstangen-Trieben sind keine Verfahren oder Ansätze zu deren Zustandsüberwachung bekannt. Trotzdem treten unerwünschte Ausfälle im Sinne von Spontanausfällen und Frühausfällen auf. Um diese Lücke zu schließen, wird in dieser Arbeit ein Überwachungssystem vorgestellt, welches auf der bereits für andere Antriebskomponenten eingesetzten Zustandsüberwachung mittels Acoustic Emission basiert. Diese wird in dieser Arbeit auf den Ritzel-Zahnstangen-Trieb übertragen, dazu wird zunächst ein für die spezifischen Anforderungen an den Antrieb und die Schadensursachen geeignetes Sensor- und Auswertungssystem entwickelt. Dieses wird schließlich durch ein bezüglich Schadensursachen und Systemaufbau angepasstes Versuchskonzept, bestehend aus Versuchsständen und Versuchsplan, in Laborversuchen validiert. Anschließend erfolgt eine kritische Bewertung sowohl hinsichtlich der Korrelation von Ausfallursachen und den Auswerteergebnissen als auch hinsichtlich der Erfüllung der gestellten Anforderungen.
Aktualisiert: 2020-12-01
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Ausfallfrüherkennung von Ritzel-Zahnstangen- Trieben mittels Acoustic Emission
Condition Monitoring und Instandhaltungsmanagement
Das Buch ist angelegt als Lehr- und Nachschlagewerk zu den Themen
- Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen
- Schwingungsdiagnose und Schwingungsanalyse
- Instandhaltungs- und Reliabilitymanagement.
Thematisch deckt es die Anforderungen der DIN ISO 18436 Teil 2 vollständig ab.
Über den Zertifizierungsstoff deutlich hinausgehend werden auch Konzepte für eine ganzheitliche Überwachung behandelt, wie sie vor allem im Zusammenhang mit Industrie 4.0 und Smart Data mehr und mehr erforderlich sein werden.
Aktualisiert: 2023-03-04
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Digitalisierte Instandhaltung
Themen wie Digitalisierung und Industrie 4.0 beschäftigen aktuell alle Bereiche der Gesellschaft und beeinflussen die Strategien verschiedenster Organisationen. Um steigendem Konkurrenzdruck standhalten zu können, müssen Industrieunternehmen zukünftig die Möglichkeiten zur Kostenreduktion und Wertschöpfungssteigerung nutzen, die eine digitale Fabrik bietet.
Die Digitalisierung umfasst hierbei sämtliche Bereiche eines Instandhaltungs- wie auch Ersatzteilmanagements, die durchneue Technologien wie z. B. 3D-Druck revolutioniert werden können. Augmented Reality und mobile Lösungen bis hin zum Digital Twin haben mit Unterstützung der Mitarbeiter das Potenzial, die Agilität und Produktivität in der Instandhaltung bzw. dem Asset Managementzu steigern.
Ein zentrales Element der Digitalisierung sind Daten, wobei eine hohe Datenqualität, effektive Aufbereitung und umfassende Sicherheit derselben im Betrieb essenziell sind. Erst mit der richtigen Datenbasis wird es möglich, durch bessere Planung eine wertschöpfende Effizienzsteigerung in der Instandhaltung zu erreichen, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren.
Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen. Es stellt die neuesten Forschungs- und Umsetzungserkenntnisse aus führenden Industrieunternehmen und renommierten Forschungsinstitutionen vor.
In den einzelnen Beiträgen werden unter anderem folgende Schwerpunkte thematisiert:
-Smart Factory
-Digitale Plattformen und Assistenzsysteme
- Datenqualität, -aufbereitung, -sicherheit und -analyse
-Digital Twin
-Ersatzteilmanagement
-Knowledge Discovery
-Digitale Planungs-, Abwicklungs- und Dokumentationstools
-Qualifizierung durch Digitalisierung
-Condition Monitoring
Aktualisiert: 2023-04-19
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Digitalisierte Instandhaltung (E-Book,PDF)
Themen wie Digitalisierung und Industrie 4.0 beschäftigen aktuell alle Bereiche der Gesellschaft und beeinflussen die Strategien verschiedenster Organisationen. Um steigendem Konkurrenzdruck standhalten zu können, müssen Industrieunternehmen zukünftig die Möglichkeiten zur Kostenreduktion und Wertschöpfungssteigerung nutzen, die eine digitale Fabrik bietet.
Die Digitalisierung umfasst hierbei sämtliche Bereiche eines Instandhaltungs- wie auch Ersatzteilmanagements, die durchneue Technologien wie z. B. 3D-Druck revolutioniert werden können. Augmented Reality und mobile Lösungen bis hin zum Digital Twin haben mit Unterstützung der Mitarbeiter das Potenzial, die Agilität und Produktivität in der Instandhaltung bzw. dem Asset Managementzu steigern.
Ein zentrales Element der Digitalisierung sind Daten, wobei eine hohe Datenqualität, effektive Aufbereitung und umfassende Sicherheit derselben im Betrieb essenziell sind. Erst mit der richtigen Datenbasis wird es möglich, durch bessere Planung eine wertschöpfende Effizienzsteigerung in der Instandhaltung zu erreichen, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren.
Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen. Es stellt die neuesten Forschungs- und Umsetzungserkenntnisse aus führenden Industrieunternehmen und renommierten Forschungsinstitutionen vor.
In den einzelnen Beiträgen werden unter anderem folgende Schwerpunkte thematisiert:
-Smart Factory
-Digitale Plattformen und Assistenzsysteme
- Datenqualität, -aufbereitung, -sicherheit und -analyse
-Digital Twin
-Ersatzteilmanagement
-Knowledge Discovery
-Digitale Planungs-, Abwicklungs- und Dokumentationstools
-Qualifizierung durch Digitalisierung
-Condition Monitoring
Aktualisiert: 2021-01-11
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Nicht-dispersive Infrarotsensoren für die Online-Ölzustandsüberwachung
Die in Motoren und Getrieben eingesetzten Schmieröle unterliegen aufgrund der hohen Belastung im Betrieb einem natürlichen Alterungsprozess. Der Ölzustand muss daher regelmäßig kontrolliert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Sensoren auf Basis der nicht-dispersiven Infrarotspektroskopie entwickelt, die direkt in ölführenden Anlagen installiert werden können und somit eine quasi-kontinuierliche Überwachung des Ölzustandes ermöglichen. Durch die Kalibration der Sensoren mit Hilfe von multivariaten Verfahren konnte eine hohe Korrelation zwischen den Messwerten der Sensoren und Referenzdaten genormter Ölzustandsparameter erzielt werden.
Aktualisiert: 2020-01-17
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Steigerung der Intelligenz mechatronischer Systeme
Referenzarchitektur für cloudbasiertes Condition Monitoring am Beispiel von Verpackungsmaschinen
Für die zustandsorientierte Wartung bestehen Herausforderungen für den Aufbau dafür notwendiger Verschleißmodelle im Mangel an aussagekräftigen Daten sowie dem Umstand, dass eine Rückführung von Maschinendaten aus der Produktions- in die Auslegungsphase selten stattfindet.
Die Arbeit verfolgt den Ansatz, Querschnittstechnologien aus der IKT in die Produk-tionstechnik zu überführen. Dazu wird ein Cloud-Konzept in Form einer Refe-renzarchitektur und die Integration von Methoden des Machine Learnings vorge-stellt.
Aktualisiert: 2023-02-14
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Bücher zum Thema Condition Monitoring
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