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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
    Zustandsüberwachung in der Cloud
    ( 2016)
    Uhlmann, E.
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    Laghmouchi, A.
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    Hohwieler, E.
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    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.
    ;
    Laghmouchi, A.
    ;
    Hohwieler, E.
    ;
    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
    Monitoring of slowly progressing deterioration of computer numerical control machine axes
    ( 2008)
    Uhlmann, E.
    ;
    Geisert, C.
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    Hohwieler, E.
    The feed axes of computer numerical control (CNC) grinding machine tools are among the most mechanically stressed components of machine tools owing to the high process forces and rough manufacturing environment which they encounter. The resulting wear and tear depends strongly on the product range and the manner of machine operation. To counteract a functional deficiency of these central machine units, the current usual approach is preventive maintenance. The manual inspection of feed axes is complex and time consuming. A complicating matter is that the deterioration normally progresses very slowly and depends on the position of the stress along the axis. Existing approaches to automated estimation of the 'health status' of feed axes do not take this factor into account. This paper presents a procedure that addresses this gap. During simple test routines, the drive current, axis position, and feed rate are recorded. With the help of additional machine data, characteristic values are computed directly at the computer of the human-machine interface (HMI). The results are then transferred to and stored on a database server at the machine manufacturer. This approach enables the service technician to trace the progression of the axes' 'health status' over a long time. This approach makes it possible to detect trends in the characteristic values at an early point in time. This leads to a better planning of necessary maintenance actions adapted to the remaining lifetime of the wearing component.
  • Publication
    Verfügbarkeits-Monitoring
    ( 2006)
    Uhlmann, E.
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    Hohwieler, E.
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    Geisert, C.
    Um ein hohes Maß an Produktivität zu erzielen, muss die Funktionstüchtigkeit der eingesetzten Produktionsmittel sichergestellt sein. Laut einer Branchenumfrage wird die Bedeutung der Zuverlässigkeit von Werkzeugmaschinen noch vor deren Genauigkeit genannt. Häufige Ursachen für eine technisch bedingte eingeschränkte Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen sind neben der Fehlbedienung durch den Nutzer verschleißbedingte Ausfälle mechanisch belasteter Maschinenkomponenten. Um wartungsbedingte Stillstände so gering wie möglich zu halten, wird die zustandsorientierte Instandhaltung empfohlen. Die größte Herausforderung bei der Umsetzung dieser Strategie besteht in der automatisierten Bestimmung des tatsächlichen Zustands funktionsrelevanter Verschleißteile. Da der Verschleißverlauf maßgeblich von der Art des Betreibens und damit von der Belastungshistorie der Maschine abhängt, bietet es sich an, neben zyklischen Tests auch entsprechende Life-Cycle-Daten in die Zustandsbewertung und -prognose mit einfließen zu lassen. Dieser Fachbeitrag zeigt einen Lösungsansatz zur automatisierten Dokumentation des Maschinen-Life-Cycles mit integrierter Zustandsanalyse von Vorschubachsen. Für die Umsetzung werden ausschließlich steuerungsinterne Signale und Meldungen verwendet, die bei offenen CNC-Architekturen per OPC erfassbar sind. Als gemeinsame Kommunikationsschnittstelle dient XML, ein universelles Datenaustauschformat, das für Menschen und Programme gleichermaßen lesbar ist. Das verwendete Konzept der verteilten Systemarchitektur erlaubt die zentrale Datenhaltung und Auswertung großer Datenmengen beim Maschinenhersteller. Um Veränderungen der Zustände an Vorschubachsen zu ermitteln, werden auto matisiert Testläufe gefahren und verschleißbezogene Kennwerte generiert. Die lokal an der Maschine stattfindende Grenzüberwachung dieser Kennwerte meldet gravierende Zustandsveränderungen direkt, während Trends in den gesammelten Daten beim Hersteller analysiert werden. Gemeinsam mit den Informationen zum Life-Cycle der Maschine wird somit eine Basis geschaffen, die den technischen Service des Maschinenherstellers unterstützt und ihm ein erweitertes Dienstleistungsangebot ermöglicht.