Im Forschungsprojekt „BOOST 4.0“ setzt das Unternehmen Benteler zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik und Mechatronik (IEM) ein Vorgehensmodell für die vorausschauende Instandhaltung um. Dafür beschäftigen sich die Partner am Automotive-Standort von Benteler in Paderborn mit der Datenanalyse und -auswertung von Maschinen.
Die Zukunft ist störungsfrei. So das ehrgeizige Ziel von Benteler. Um einen reibungslosen Produktionsbetrieb zu gewährleisten, arbeitet das Paderborner Unternehmen im Forschungsprojekt BOOST 4.0 mit dem Fraunhofer IEM innerhalb des Technologie-Netzwerks „it’s OWL“ zusammen. Das Institut entwickelt ein Modell zur vorausschauenden Instandhaltung von Maschinen mithilfe von Big Data. Benteler setzt das Vorgehensmodell in der Praxis um.
BOOST 4.0: Big Data hilt, Ist-Zustände richtig zu beurteilen
Bei den sogenannten Big Data handelt es sich um sehr große Datenmengen. Diese sind komplex. Daher kann man sie mit manuellen oder herkömmlichen Verfahren nicht richtig auswerten. Unter anderem fallen solch große Datenmengen in der Produktion an.
Benteler und das Fraunhofer IEM nutzen Verfahren des maschinellen Lernens und Modelle im Umgang mit Big Data. „Wenn wir die relevanten Daten verstehen, können wir den ‚Gesundheitszustand‘ der Maschinen genau beurteilen. Damit sind unsere Teams in der Lage, drohende Produktionsstopps zu vermeiden und rechtzeitig entsprechende Maßnahmen einzuleiten“, erklärt Dr. Daniel Köchling, Projektleiter Industrie 4.0 bei Benteler Automotive.
Genau um dieses Thema ging es auf dem vergangenen digitalen iwm maschinenbau Fachkongress. In seinem Vortrag „BOOST 4.0 – Big Data for Factories“ erklärte Köchling, wie die Anwendung von Big Data in der Praxis aussieht – und zwar am Beispiel einer Produktionslinie, bei der der Fokus auf der vorausschauenden Instandhaltung liegt. Denn dort ließen sich dank systematischer Erfassung und Auswertung der Maschinendaten Muster im Produktionsprozess einer hydraulischen Presse und einer Materialfördereinrichtung erkennen.
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