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Predictive Maintenance

RWTH Aachen bietet Handlungsleitfaden

12. August 2020, 16:54 Uhr   |  Andrea Gillhuber

RWTH Aachen bietet Handlungsleitfaden
© RWTH Aachen

Einen generischen Handlungsleitfaden für die erfolgreiche Anwendung von Predictive Maintenance hat das WZL der RWTH Aachen entwickelt. Er steht nun zum Download bereit.

Das Worst-Case-Szenario eines jeden Serienproduzenten ist ein Produktionsstillstand. Ein Stillstand von fünf Minuten beispielsweise in der Automobilproduktion verursacht im Durchschnitt Kosten in Höhe von 100.000 Euro. In diesem Zusammenhang spielen Wartung und Instandhaltung eine wichtige Rolle. Damit Maschinen, Anlagen und Produktionslogistik nicht ausfallen, müssen diese entsprechend rechtzeitig gewartet werden.

Mithilfe von Sensor-, Übertragungs- und Datenspeichertechnik ist die vorausschauende Wartung von Produktionsprozessen, sprich: Predictive Maintenance, heute schon in einigen Branchen Realität und zeigt hohe Potenziale vor allem im Kontext von Industrie 4.0 auf.

Generischer Handlungsleitfaden

Für erfolgreiche Predictive-Maintenance- Anwendungen ist eine enge und partnerschaftliche Zusammenarbeit zwischen Serienproduzenten und Werkzeugbaubetrieben unabdingbar. Gemeinsam können die Vorteile aus Werkzeug- und Prozesswissen synergetisch in der Serienproduktion erarbeitet und genutzt werden. Damit Unternehmen eigenständig vorausschauende Wartungssysteme und Dienstleistungen im Bereich von Predictive Maintenance entwickeln und anbieten können, hat die Abteilung Unternehmensentwicklung des Lehrstuhls für Produktionssystematik am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen daher in Zusammenarbeit mit Serienproduzenten und Werkzeugbaubetrieben einen generischen Handlungsleitfaden erarbeitet.

Zur Zielgruppe des Leitfadens zählen insbesondere Unternehmen, die vermehrt werkzeugbedingte Ausfälle in ihrer Serienproduktion durch wiederholte, unvorhergesehene Störeinflüsse verzeichnen. Predictive Maintenance kann helfen, Störfälle wie Werkzeugversagen zu prognostizieren und darauf basierend konkrete Maßnahmen abzuleiten. Für Werkzeugbaubetriebe ergibt sich dadurch die Chance, ihr bestehendes Dienstleistungsportfolio um Predictive-Maintenance-Lösungen zu erweitern und zusätzliche Geschäftsfelder zu erschließen.

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2. Vorgehen für unternehmensspezifische Umsetzung

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