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Modellbasierte Datenanalyse als Basis für Zustandsüberwachung in Werkzeugmaschinen

  • Moderne Produktions- und Verarbeitungsanlagen in der Stahlherstellung beinhalten eine Vielzahl von Sensoriken und digitalisierten Informationen. Prinzipiell stehen daher bereits während des Betriebes große Datenmengen entlang des gesamten Herstellungsprozess zur Verfügung. Diese Daten werden teilweise direkt für interne Regelungen der Maschinen oder für Qualitätskontrollen genutzt. Ein Großteil dieser Daten bleibt jedoch ungenutzt. Dies hat zwei Hauptgründe: Zum einen müssten sehr große Datenmengen gespeichert werden, zum anderen sind die erzeugten Daten sehr heterogen und ohne Vorverarbeitung und Kenntnis der physikalischen Wirkzusammenhänge von keinem direktem Nutzen. Der Verknüpfung von relevantem Wissen, Modellen und Daten über alle relevanten technischen Domänen hinweg bietet die Möglichkeit den OEE zu optimieren. Ein domänenübergreifender Datenzugriff ermöglicht neue Möglichkeiten für produzierende Unternehmen, insbesondere müssen mit Wissen aufbereitete Daten zusammen mit bedarfsgerecht reduzierten Modellen genutzt werden. Diese modellbasierte Datenanalyse stellt die Grundlage für einen optimalen Nutzen von Daten aus der Produktion dar.

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Metadaten
Author:Christian Brecher, Matthias Brockmann, Benedikt Biernat, Nils Frenkel, Stephan Neus
ISBN:3-96144-092-1
Parent Title (German):Steel and more : ASK 34 : Aachener Stahlkolloquium : 19. November 2020 : Online-Konferenz : Tagungsband
Publisher:DVS Media GmbH
Place of publication:Düsseldorf
Editor:Ulrich Krupp, Sebastian Münstermann
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Date of Publication (online):2022/03/03
Year of first Publication:2020
Provider of the Publication Server:FH Münster - University of Applied Sciences
Release Date:2022/03/03
Tag:Data Analytics; Industrie 4.0; Predictive Maintenance
First Page:9
Last Page:18
Faculties:Maschinenbau (MB)
Publication list:Brockmann, Matthias
Licence (German):License LogoBibliographische Daten