UdZ 2-2016

32 UdZ – Unternehmen der Zukunft 2/2016 FIR-Forschungsprojekte angewendet werden (Condition-Monitoring), die der Produktionsdynamik und häufigen Änderung von Auftrags- und Anlagenkonfigurationen letzt- lich nicht gewachsen sind. DieAufarbeitungderMesswertedurchCondition- Monitoring in einer Smart-Objects-Datenbank und die Vereinfachung und Visualisierung der Ergebnisse in einem Ampelsystem ermöglichen eine schnelle und zuverlässige Übersicht, welche Maschinen oder Werkzeuge innerhalb welches Zeitrahmens einer Instandhaltungsmaßnahme bedürfen oder ob ein einwandfreier Einsatz gewährleistet ist. In Bild 2 (s. S. 32) wird eine Übersicht über die verschiedenen involvierten Systeme und deren Datenaustausch untereinander gezeigt. Wie dargestellt, verläuft der Datentransfer maß- geblich in eine Richtung, während auf der Ebene der IPSundPPSeinDialogzwischendenSystemen stattfindet. Die angestrebte Smart-Objects- Datenbank unterstützt also, wie beschrieben, sowohl die Datenspeicherung und Auswertung als auch die Interaktion zwischen den Systemen. Speziell entwickelte Algorithmen bestimmen da- bei sowohl die IH-Prognose als auch die IH-Regel und planen die dafür benötigte Zeit selbständig in die laufende Produktionsplanung mit ein. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass eine Abstimmung von Instandhaltung und P r oduk t i on g r oße s Po t enz i a l zu r Kosteneinsparungen birgt. Dafür ist eine detaillierte Aufnahme von Maschinen- und Werkzeugkenngrößenunerlässlich. Diesemüssen inEchtzeitausgewertetwerden,umeinePrognose zu erstellen. Die erstellten Prognosen werden in die Produktions- und Instandhaltungsplanung so integriert, dassmöglichst keine Leerzeiten für die Produktion entstehen. Im Projekt "SmartMaintenance" werden all diese Aspekte berücksichtigt. Die Chancen und Möglichkeiten, die hierdurch eröffnet werden, bieten großes Potenzial für die Steuerung zu- künftiger Produktionssysteme. Literatur [1] Biedermann, H.: Anlagenmanagement, M a n a g e m e n t i n s t r u m e n t e z u r Wertsteigerung. 2., vollst. überarb. und aktualisierte Auflage. TÜVMedia, Köln 2008. [2] Lee, J.; Kao, H.-A.; Yang, S.: Service inno- vation and smart analytics for Industry 4.0 and big data enviroment. Product Services Systems and Value Creation. Proceedings of the 6th CIRP Conference on Industrial Product-Service Systems. 16(2014), S. 3 – 8. http://www.sciencedirect.com/science/arti- cle/pii/S2212827114000857 (letzter Zugriff: 25.11.2016) [3] Mobley, R. K.: An introduction to predictive maintenance. 2. Auflage. Butterworth- Heinemann, Amsterdam [u. a.] 2002. Roman Emonts-Holley, M. Sc. Wissenschaftlicher Mitarbeiter FIR, Bereich Dienstleistungsmanagement Fachgruppe Community-Management Tel.: +49 241 47705-221 E-Mail: Roman.Emonts-Holley@fir.rwth-aachen.de