Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

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Fallstudie: Predictive Maintenance

 
: Huber, Marco

Haneke, Uwe:
Data Science. Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Heidelberg: dpunkt Verlag, 2019 (Edition TDWI)
ISBN: 978-3-86490-610-7
ISBN: 3-86490-610-5
ISBN: 978-3-96088-584-9
ISBN: 978-3-96088-585-6
ISBN: 978-3-96088-586-3
pp.225-244
German
Book Article
Fraunhofer IPA ()
Instandhaltung; Vorbeugende Instandhaltung; maschinelles Lernen; Data Science

Abstract
Die vorausschauende Wartung (engl. Predictive Maintenance) stellt die wohl greifbarste und naheliegendste Anwendung von Industrie 4.0 dar. Durch die kontinuierliche Erhebung von Daten aus der Produktion sowie deren Analyse mittels Verfahren des maschinellen Lernens oder der Statistik, lässt sich der gegenwärtige Zustand von Produktionsmaschinen bestimmen und dessen zukünftige Entwicklung vorausberechnen. Ein Nachlassen in der Produktionsleistung oder Produktqualität oder gar der Ausfall von Maschinen kann somit frühzeitig erkannt werden. Im Idealfall gelingt es Instandhaltungsmaßnahmen zu beauftragen noch bevor es zu Problemen kommt.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-549005.html