Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

Hier finden Sie wissenschaftliche Publikationen aus den Fraunhofer-Instituten.

Digitaler Zwilling zur vorausschauenden Instandhaltung in der Produktion

Physikbasierte Modellierung und Simulation zur Optimierung datengetriebener Modelle
Digital Twin for Predictive Maintenance in Production - Physics-based Modelling and Simulation to Optimize Data-driven Models
 
: Werner, Andreas; Lentes, Joachim; Zimmermann, Nikolas

:
Volltext ( - Gesamter Tagungsband)

Binz, Hansgeorg (Hrsg.); Bertsche, Bernd (Hrsg.); Spath, Dieter (Hrsg.); Roth, Daniel (Hrsg.) ; Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation -IAO-, Stuttgart; Univ. Stuttgart, Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement -IAT-:
Stuttgarter Symposium für Produktentwicklung, SSP 2021 : Stuttgart, 20. Mai 2021, digitale wissenschaftliche Konferenz
Stuttgart: Fraunhofer IAO, 2021
DOI: 10.18419/opus-11478
URN: urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-114955
12 S.
Stuttgarter Symposium für Produktentwicklung (SSP) <6, 2021, Online>
European Commission EC
H2020; 768869; Z-BRE4K
Strategies and Predictive Maintenance models wrapped around physical systems for Zero-unexpected-Breakdowns and increased operating life of Factories
Deutsch, Englisch
Konferenzbeitrag, Elektronische Publikation
Fraunhofer IAO ()

Abstract
Die Analyse von Produktionssystemen und Produkten während des Betriebs beziehungsweise der Nutzung ist ein zentraler Wettbewerbsfaktor für Unternehmen. Digitale Zwillinge von Produkten und Produktionssystemen gewinnen dabei an Bedeutung, weil sie neben der Analyse von Betriebsdaten zur Berechnung der Restnutzungsdauer potenzielle Ausfallmechanismen identifizieren, sodass Versagensursachen einfacher lokalisiert werden können. In diesem Beitrag wird ein Konzept zum Digitalen Zwilling zur vorausschauenden Instandhaltung vorgestellt. Das Konzept dient als Grundlage für ein schrittweises Vorgehen zur Entwicklung physikbasierter und datengetriebener Modelle sowie deren Harmonisierung. Insbesondere wird die Generierung von Daten mittels eines physikbasierten Simulationsmodells zur Optimierung eines datengetriebenen Modells beleuchtet. Das Konzept wurde in einem konkreten Anwendungsfall zur Vorhersage einer Filterverstopfung eines Wärmeregulators realisiert. Das Vorgehen soll produzierende Unternehmen bei der Implementierung einer vorausschauenden Instandhaltung unterstützen, sodass sie in die Lage versetzt werden, neben der Lebensdauer von Anlagen die nächste Produktgeneration zu optimieren.

 

The analysis of production systems and products during operation or usage is a key competitive factor for companies. Digital twins of products and production systems are gaining in importance here since, in addition to the analysis of operating data to estimate remaining useful life, they identify potential failure mechanisms, making it easier to locate the causes of failure. This paper outlines a concept of digital twins for predictive maintenance. The concept serves as a basis for an approach for the development of physics-based and data-driven models and their harmonization. In particular, the generation of data using a physics-based simulation model for the optimization of a data-driven model is highlighted. The concept was realized in a concrete use case for the prediction of filter clogging of a thermal regulator. The procedure is intended to support manufacturing companies in the implementation of predictive maintenance in order to optimize not only the lifetime of machines but also the next product generation.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-638989.html