Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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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
    Intelligentes Elektroniksystem für Condition Monitoring in Industrie 4.0
    ( 2016)
    Uhlmann, E.
    ;
    Laghmouchi, A.
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    Ehrenpfordt, R.
    ;
    Hohwieler, E.
    ;
    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
    Monitoring of slowly progressing deterioration of computer numerical control machine axes
    ( 2008)
    Uhlmann, E.
    ;
    Geisert, C.
    ;
    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.