Instandhaltung

Die additive Fertigungstechnologie hat sich in den letzten Jahren kontinuierlich weiterentwickelt und rückt verstärkt mehr denn je in das Interesse der Industrie [1, 2]. Individualisierte Produkte lassen sich in kleinen Losgrößen bei höchster Bauteilflexibilität herstellen [3, 4]. In dem breiten Angebot an leistungsfähigen Anlagen, der Vielfalt gut entwickelter Verfahren und dem zunehmenden Spektrum an nutzbaren Materialien liegen große technologische und wirtschaftliche Potenziale. Damit tragen 3D-Druck-Prozesse auch maßgeblich zur Veränderung zukünftiger Wertschöpfungsmuster bei [4].

Die Realisierung von Industrie 4.0 (kurz I4.0) ist in vollem Gang. Es sind bereits eine Vielzahl an Modellen und Methoden zur Umsetzung diverser industrieller Prozesse auf Basis der bislang bekannten Inhalte des I4.0-Standards vorhanden, jedoch liegt noch kein Leitbild für Instandhaltungsprozesse vor. Da die Instandhaltung in Anbetracht zukünftiger, technischer Entwicklungen immer mehr an Bedeutung gewinnt, erscheint auch ein Konzept zur Darstellung von Instandhaltungsprozessen auf Basis der Industrie 4.0-Modelle sinnvoll und notwendig, d.h. die Abbildung des dynamischen Verhaltens von Prozessen und damit auch von Instandhaltungsprozessen in der I4.0 Informationswelt ist unerlässlich. Dabei ist die Rolle des Menschen von zentraler Bedeutung.

In ihren Sieben Thesen zur Betrieblichen Weiterbildung [1] erwartet die Wissenschaftliche Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e. V. ein zunehmendes Lernen im Prozess der Arbeit über die Integration technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme. Weil bislang Erfahrungen in der Weiterbildung mit digitalen Assistenzsystemen fehlen, stellen sich wesentliche Fragen: Eignen sich digitale Assistenzsysteme, um das Lernen in der Weiterbildung zu fördern? Wie können Unternehmen den Vorbereitungsaufwand begrenzen? Um diese Fragestellungen untersuchen zu können, wurde ein bestehendes Assistenzsystem für die Zwecke der Weiterbildung erweitert. Ein wesentlicher Schritt hierfür war es, die Lerninhalte zunächst in ihre Bestandteile zu zerlegen, um diese im folgenden Schritt mit entsprechenden (digitalen) Werkzeugen aufwandsarm visualisieren und überprüfen zu können. Der Beitrag beschreibt ein modulares, Augmented-Reality-basiertes Assistenzsystem, das den Anwender ...

In vielen Einsatzbereichen müssen Menschen auf die Sicherheit von Drahtseilen vertrauen, weshalb mögliche Schäden zuverlässig und rechtzeitig erkannt werden müssen. Die hierfür notwendigen Überprüfungen werden von Sachverständigen durchgeführt, was das Risiko nicht erkannter Schäden beinhaltet. Damit diese keine Unfälle verschulden, werden Drahtseile oft verfrüht getauscht, was vermeidbare Kosten erzeugt. Das in diesem Beitrag vorgestellte Projekt MOBISTAR soll Fehler im Prozess der Instandhaltung und Überprüfung weiter reduzieren. Das System nutzt zwei unterschiedliche Messarten, die mit einer selbstlernenden Convolutional Neural Networks (CNN) Auswertungssoftware gekoppelt sind, um so zuverlässiger und genauer die Ablegereife von Seilen beurteilen zu können.

Mit zunehmender Automatisierung und Verkettung von Produktionsanlagen steigen auch die Anforderungen an deren Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit. Die Instandhaltung eines Produktionsbetriebs gewinnt damit mehr und mehr an Bedeutung, gleichzeitig muss die Instandhaltung ihre eigene Strategie, Organisation und ihr Management diesem Wandel anpassen. Ein wesentliches Werkzeug in diesem Wandelungsprozess sind letztlich auch Normen und Standards, die unter anderem helfen, die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Akteuren in der Instandhaltung zu regeln. Auch und gerade in der von Industrie 4.0 geprägten Produktion werden solche Standards und deren Anwendung unverzichtbar. Die unter dem Begriff Smart Maintenance formulierte Vision der Instandhaltung 4.0 wird neben technologischen Normen auch Standards für das Management einer Anlage benötigen.

Die allumfassende Digitalisierung der Arbeitswelt schafft große Herausforderungen im Umgang mit neuen Medien im Hinblick auf eine erweiterte Mensch-Technik-Interaktion. Dabei hat sich die Instandhaltung als ein wesentliches Anwendungsfeld für diese Form von Industrie 4.0 herauskristallisiert. Trotz hoher Prozessanforderungen aufgrund von kurzfristigen Störungen, teilweise rauen Umgebungsbedingungen und engen Zeitkorridoren muss die korrekte Prozessdurchführung und auch -dokumentation sichergestellt werden. Diese Anforderungen sowie die zunehmende Digitalisierung begünstigen die Anwendung von Augmented Reality-Lösungen in diesem Bereich. Mit Schwerpunkt der Windenergie widmet sich dieser Beitrag dem Stand der Technik mit Bezug auf aktuelle Lösungsansätze sowie Entwicklungsbedarfen im Hinblick auf den prozessnahen Einsatz von Augmented Reality. Hierzu werden neben bestehenden, auf dem Markt befindlichen Lösungen auch Ergebnisse aus dem Verbundprojekt „AR Maintenance System“ ...

Die effiziente Durchführung von Servicedienstleistungen an hochwertigen Investitionsgütern, wie die Instandhaltung, Reparatur und Überholung von Flug- und Schienenfahrzeugen, wird durch ein turbulentes Umfeld erschwert. Ein Verbesserungsansatz kann eine exzellente Produktionslogistik in den Instandhaltungswerkstätten sein. Dieser Beitrag beschreibt einen Bottom-up-Ansatz, der mithilfe der Dimensionierung materialflussgerechter Zwischenläger die Grundlage für eine Verbesserung der logistischen Prozesse bereitet.

Die Instandhaltung (IH) hat die letzten Jahrzehnte einen kontinuierlichen Wandel in der Industrie erfahren, indem die Anforderungen und somit ihr Einfluss auf das Produktionssystem gestiegen sind. Doch jede Branche und jeder Produktionsprozess ist davon auf unterschiedliche Weise betroffen. In dem Beitrag wurden deshalb die jüngsten IH-Entwicklungen in der Automobilzulieferindustrie am Beispiel des Siebdruckprozesses untersucht. Dem ging die Erarbeitung eines Ursachen-Wirkungsdiagramms voraus, das aus aktuellen IH-Studien über den Bedeutungswandel der IH erstellt wurde. Zur Untersuchung des IH-Wandels in der Praxis folgte eine umfangreiche Expertenbefragung. Daraus sind zentrale Einflüsse auf das Produktionssystem abzuleiten und künftige Forschungsbedarfe in der IH zu identifizieren.