InnovationLaunch Mai 2019: Predictive Maintenance – ein Fitness-Armband für meine Produktion?, 14.05.2019, 18:30 Uhr, Alexander von Humboldt Haus der Universität Bayreuth, Eichendorffring 5, 95447 Bayreuth
DER VDI und Numberland – laden herzlich zum „InnovationLaunch“ ein.
ZEIT; ORT:
14.05.2019, 18:30 Uhr, Alexander von Humboldt Haus der Universität Bayreuth, Eichendorffring 5, 95447 Bayreuth ein.
TITEL:
Predictive Maintenance – ein Fitness-Armband für meine Produktion?
REFERENT:
Prof. Dr.-Ing. Frank Döpper, Leiter Fraunhofer Projektgruppe Prozessinnovation, und Inhaber des Lehrstuhls für Umweltgerechte Produktionstechnik an der Universität Bayreuth
VITA:
Prof. Dr.-Ing. Frank Döpper ist seit 2017 Leiter der Fraunhofer Projektgruppe Prozessinnovation, und Inhaber des Lehrstuhls Umweltgerechte Produktionstechnik an der Universität Bayreuth. Nach seinem Studium war er zuerst wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen, im Zeitraum 2000-2004 zuständig für die Themen Technologie- und Investitionsmanagement im internationalen Maschinen-und Anlagenbau, und anschließend Standort-, Bereichs- und Produktionsleiter im internationalen Maschinen- und Anlagenbau sowie Nutzfahrzeugbau, bevor er im Jahr 2017 an die Universität Bayreuth wechselte.
ZUSAMMENFASSUNG:
Big Data und Data Analytics bieten durch die Nutzung bisher unzugänglicher oder nicht interpretierbarer Daten und Informationen eine Vielzahl an Chancen für Unternehmen. Einerseits können Unternehmen Daten als Grundlage für neue (Datenhandel und Informationsverkauf) oder zur Verbesserung bestehender Geschäftsmodelle (Zusatzinformationen, Predictive- und Remoteumfänge), andererseits auch zur Prozessoptimierung und Simplifizierung der Systeminfrastruktur nutzen. Dabei sind insbesondere Predictive Analytics und die Erkennung von Anomalien, bei der Unregelmäßigkeiten in Betriebsdaten erkannt und Werker durch Visualisierung unterstützt werden, zu nennen. Ein Beispiel für Predictive Analytics ist Predictive Maintenance, bei der durch die kontinuierliche Messung von Anlagenbetriebsdaten auf Komponentenebene per Ferndiagnose Wartungsbedarfe frühzeitig erkannt werden. Die aktuelle „Anlagenfitness“ ist dadurch jederzeit abrufbar und anfallende Wartungsumfänge können vor einem Anlagenstillstand vorgenommen werden, so dass Betriebsunterbrechungen und Wartungskosten minimiert werden. Hierfür werden Sensordaten aus Maschinen und Anlagen, wie etwa elektrische Energie-, Temperatur- oder Beschleunigungsprofile mit unstrukturierten Daten, wie beispielsweise Protokollen von Wartungsmechanikern, in Kontext gesetzt, um Muster in den Daten erkennen und Handlungsmaßnahmen ableiten zu können.
TEILNAHMEBEDINGUNGEN:
Die Teilnahme ist kostenfrei. Die Anzahl der Teilnehmer ist begrenzt, eine Anmeldung daher unbedingt erforderlich. Plätze werden in der Reihenfolge der Anmeldung vergeben.
Anmeldungen bitte unter Angabe der vollständigen Kontaktdaten an