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  • Publication
    Cluster identification of sensor data for predictive maintenance in a Selective Laser Melting machine tool
    ( 2018)
    Uhlmann, E.
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    Pastl Pontes, R.
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    Geisert, C.
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    Hohwieler, E.
    Selective laser melting has become one of the most current new technologies used to produce complex components in comparison to conventional manufacturing technologies. Especially, existing selective laser melting machine tools are not equipped with analytics tools that evaluate sensor data. This paper describes an approach to analyze and visualize offline data from different sources based on machine learning algorithms. Data from three sensors were utilized to identify clusters. They illustrate the normal operation of the machine tool and three faulty conditions. With these results, a condition monitoring system can be implemented that enables those machine tools for predictive maintenance solutions.
  • Publication
    Intelligent production systems in the era of industrie 4.0 - changing mindsets and business models
    ( 2017)
    Uhlmann, E.
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    Hohwieler, E.
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    Geisert, C.
    Industrie 4.0 has been becoming one of the most challenging topic areas in industrial production engineering within the last decade. The increasing and comprehensive digitization of industrial production processes allows the introduction of innovative data-driven business models using cyber-physical systems (CPS) and Internet of Things (IoT). Efficient and flexible manufacturing of goods assumes that all involved production systems are capable of fulfilling all necessary machining operations in the desired quality. To ensure this, production systems must be able to communicate and interact with machines and humans in a distributed environment, to monitor the wear condition of functionally relevant components, and to self-adapt their behaviour to a given situation. This article gives an overview about the historical development of intelligent production systems in the context of value-adding business models. The focus is on condition monitoring and predictive maintenance in an availability oriented business model. Technical as well as organizational prerequisites for an implementation in the production industry are critically analysed and discussed on the basis of best practice examples. The paper concludes with a summary and an outlook on future research topics that should be addressed.
  • Publication
    Smart wireless sensor network and configuration of algorithms for condition monitoring applications
    ( 2017)
    Uhlmann, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Geisert, C.
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    Hohwieler, E.
    Due to high demand on availability of production systems, condition monitoring is increasingly important. In recent years, the technical development have improved for realization of condition monitoring applications as a result of technological progress in fields such as sensor technology, computer performance and communication technology. Especially, the approaches of Industrie 4.0 and the use of the Internet of Things (IoT) technologies offer high potential to implement condition monitoring solutions. The connection of several sensor data of components to the cloud allows the identification of anomalies or defect pattern, this information can be used for predictive maintenance and new data-driven business models in production industry. This paper illustrates a concept of a smart wireless sensor network for condition monitoring application based on simple electronic components such as the single-board computer Raspberry Pi 2 modules and MEMS (Micro-Electro-Mechanical S ystems) vibration sensors and communication standards MQTT (Message Queue Telemetry Transport). The communication architecture used for decentralized data analysis using machine learning algorithms and connection to the cloud is explained. Furthermore, a procedure for rapid configuration of condition monitoring algorithms to classify the current condition of the component is demonstrated.
  • Publication
    Intelligentes Elektroniksystem für Condition Monitoring in Industrie 4.0
    ( 2016)
    Uhlmann, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Ehrenpfordt, R.
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    Hohwieler, E.
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    Geisert, C.
    Im Rahmen dieses Beitrags werden die geplanten Arbeiten des Forschungsprojekts ""AMELI4.0"" vorgestellt. Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt in der Entwicklung und Umsetzung hochintegrierter, vernetzter, energieautarker MEMS-Multisensorsysteme (Mikro-Elektro-Mechanische Systeme - MEMS) mit intelligenter Echtzeit-Datenverarbeitung auf Sensorebene bei hoher Daten- und Systemsicherheit. Das Multisensorsystem integriert mehrere MEMS-Sensoren zur Erfassung von Körperschall und akustischer Schall in Kombination mit der energieeffizienten Signalvorverarbeitung auf Sensorebene (Smart Data statt Big Data) bei hoher Systemrobustheit in einem modularen Hardware- und Plattformdesign. Des Weiteren werden die adressierten Anwendungsfälle und der Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IPK zum Thema Datenanalyse und Datenmanagement vorgestellt.
  • Publication
    Situation adapted field service support using business process models and ICT based human-machine-interaction
    ( 2016)
    Uhlmann, E.
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    Geisert, C.
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    Raue, N.
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    Gabriel, C.
    The use of conventional service manuals is still common among service technicians during on-site support. If problems occur during the service process, service technicians have to analyze the situation and react accordingly. Problem analysis is subject to uncertainty in time, because the optimal course of action strongly depends on the current situation. Therefore, intelligent situation adapted support is needed to replace static guidance. This article describes a concept for the generation of interactive and situation adapted service instructions that are dynamically derived from a service process model. After a brief introduction to on-site service support, the article describes in detail how service processes can be modelled by using the method of Integrated Enterprise Modeling (IEM). Subsequently, it shows how and in which phases automated test routines can be used to support the service process, followed by a critical discussion of possible information and communication technology (ICT) architectures to implement human-machine-interaction. The concept includes an ICT-based approach for human-machine-interaction to trigger test routines on the machine to receive information about the condition of the machine. For Industrial Product-Service Systems (IPS2), the presented approach offers several benefits compared to existing approaches. These include the ability of tracking and influencing service processes as well as the simple adaption of new IPS2 modules in case of changing business models or customer requirements. The article concludes giving a specific scenario and an outlook on future research to be done.
  • Publication
    Zustandsüberwachung in der Cloud
    ( 2016)
    Uhlmann, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Hohwieler, E.
    ;
    Geisert, C.
    Aufgrund der hohen Verfügbarkeitsanforderungen an Produktionsmaschinen wächst das Interesse an zustandsbasierter Instandhaltung. Der Einsatz von Zustandsüberwachungssystemen (Condition Monitoring-Systemen) zur Steigerung der Verfügbarkeit von Maschinen und zur Reduktion der Instandhaltungskosten spielt dabei eine entscheidende Rolle und hat in den letzten Jahren zugenommen. Da am Markt verfügbare und auf Industriesensoren basierende Lösungen meist anwendungsspezifisch, kostenintensiv und in der Inbetriebnahme aufwändig sind, wurde am Fraunhofer IPK ein Konzept für die Zustandsüberwachung in der Cloud entwickelt, das mithilfe von Einplatinen-Computern und MEMS-Beschleunigungssensoren (Mikro-Elektro-Mechanisches-System) als Sensorknoten eine preisgünstige und einfach zu handhabende Alternative darstellt.
  • Publication
    Condition monitoring in the cloud
    ( 2015)
    Uhlmann, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Hohwieler, E.
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    Geisert, C.
    Due to the very high demands on availability and efficiency of production systems and industrial systems, condition-based maintenance is becoming increasingly important. The use of condition monitoring approaches to increase the machine availability and reduce the maintenance costs, as well as to enhance the process quality, has increased over the last years. The installation of industrial sensors for condition monitoring reasons is complex and cost-intensive. Moreover, the condition monitoring systems available on the market are application specific and expensive. The aim of this paper is to present the concept of a wireless sensor network using Micro-Electro-Mechanical Systems - MEMS sensors and Raspberry Pi 2 for data acquisition and signal processing and classification. Moreover, its use for condition monitoring applications and the selected and implemented algorithm will be introduced. This concept realized by Fraunhofer Institute for Production Systems and Design Technology IPK, can be used to detect faults in wear-susceptible rotating components in production systems. It can be easily adapted to different specific applications because of decentralized data preprocessing on the sensor nodes and pool of data and services in the cloud. A concrete example for an industrial application of this concept will be represented. This will include the visualization of results which were achieved. Finally, the evaluation and testing of this concept including. implemented algorithms on an axis test rig at different operation parameters will be illustrated.
  • Publication
    Situationsangepasste Unterstützung von Dienstleistungsprozessen
    ( 2015)
    Uhlmann, E.
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    Geisert, C.
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    Raue, N.
    ;
    Gabriel, C.
    Die Verwendung konventioneller Servicehandbücher ist für die Unterstützung operativer Serviceaktivitäten im technischen Kundendienst immer noch weit verbreitet. Treten im Rahmen des Serviceeinsatzes Probleme auf, muss der Techniker diese im Kontext der Gesamtsituation analysieren und entsprechende Maßnahmen einleiten. Dabei unterliegt insbesondere die Diagnosephase einer starken Unsicherheit bzgl. des Zeitaufwands, da die optimale Vorgehensweise meist stark situationsabhängig ist. Um die Nachteile statischer Servicehandbücher zu beseitigen, wird im vorliegenden Beitrag ein Konzept zur intelligenten Generierung situationsabhängiger Handlungsanweisungen, welche dynamisch von einem Prozessmodell abgeleitet werden, vorgestellt. Das Konzept beinhaltet des Weiteren einen auf modernen Informations- und Kommunikationstechnologien (IuK) basierenden Ansatz zur Mensch-Maschine-Interaktion zur Unterstützung des Serviceeinsatzes an der Maschine.
  • Publication
    CPS-basiertes Life Cycle Monitoring und Management
    ( 2015)
    Uhlmann, E.
    ;
    Laghmouchi, A.
    ;
    Geisert, C.
    Der Artikel erläutert ein cyber-physisches Anlagensystem (CPS) mit integrierten kommunikationsfähigen Sensoren zur Generierung von Betriebs- und Zustandsdaten. Die IT-Infrastruktur verlinkt Daten aus der Nutzungsphase mit Daten aus der Entwicklungsphase. Condition- Monitoring-Lösungen dienen der Zustandserfassung und -bewertung an verschleißbehafteten Komponenten, wie Kolbenkompressor zur Drucklufterzeugung (Pneumatik) oder Wälzlager (Vorschubachsen). Strategien zur Ermittlung des Instandhaltungsbedarfs auf Basis von Produkt- und Zustandsdaten werden angewendet und die Ergebnisse für Produktionsanlagen anhand des Achsprüfstands evaluiert. Die Vernetzung von Informationen aus der Betriebsphase mit Informationen aus der Nutzungsphase führt zu einem umfassenden Informationsmanagement im Lebenszyklus. Dadurch lässt sich unter anderem die Instandhaltung optimal planen und effizient durchführen. Außerdem können Störungen durch intelligente Verknüpfung von Zustandsdaten mit Daten aus dem PDM- und IPS-System zielgerichtet und frühzeitig behoben werden. Letztlich unterstützt die Verlinkung der Zustands- und Konfigurationshistorie einer Anlage mit den Produktdaten im PDM die Entwicklung neuer Anlagen im Sinne eines Feedback-to-Design.
  • Publication
    Software optimiert Serviceprozesse an Werkzeugmaschinen
    ( 2012)
    Uhlmann, E.
    ;
    Otto, F.
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    Geisert, C.
    Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Transregio 29 "Engineering hybrider Leistungsbündel" wurden Grundlagen zur Automatisierung von Erbringungsprozessen in hybride Leistungsbündel (HLB) erarbeitet, um die Voraussetzungen für einen geregelten HLB-Betrieb zu schaffen. Innerhalb eines Transferprojektes werden diese wissenschaftlichen Erkenntnisse nun in der Industrie erprobt. Dazu wird eng mit einem mittelständischen Werkzeugmaschinenhersteller zusammengearbeitet und auf Basis aktueller Informations- und Kommunikationstechnologien (IuK) ein System für die Unterstützung der Mitarbeiter des technischen Service geschaffen. Der Fachartikel erläutert das Konzept und den Stand der Arbeiten des Transferprojektes.