IMP

IMP erforscht neue Methoden und Werkzeuge zur Verbesserung der Planung und Ausführung von Wartungstätigkeiten in anspruchsvollen, komplexen Produktionssystemen durch intuitive Anleitung, on-line Validierung und optimiertes Scheduling. Im Detail umfasst dies folgende Schwerpunkte: (1) Detektion und Klassifikation von Wartungstätigkeiten aus der Analyse von Maschinen- und Betriebsdaten. (2) Automatisches Ableiten geeigneter Aufgaben und Arbeitsanweisungen. (3) Zeitliche Verplanung der Aufgaben unter Berücksichtigung von Ressourcen, Randbedingungen und Zielvorgaben. (4) Intuitive Anleitung von Werkern z. B. mit Augmented Reality. (5) Automatische Dokumentation und Qualitätssicherung durch Beobachtung und Interpretation der ausgeführten Tätigkeiten.

Ausgangssituation / Problematik: Die Wettbewerbsfähigkeit von produzierenden Unternehmen wird zunehmend von der Anlagen- und Systemverfügbarkeit bestimmt. Aus diesem Grund kommt einer effizient und qualitativ hochwertig durchgeführten Wartung eine immer größer werdende Bedeutung zu. Stillstandszeiten müssen sowohl bei Störungen (ungeplant) als auch bei vorbeugenden Wartungstätigkeiten (geplant) durch rasches und perfektes Reagieren minimal gehalten werden. Das bedeutet, die richtigen Maßnahmen zur richtigen Zeit mit den richtigen Mitteln und ohne Nachbessern umzusetzen. Aufgrund der zunehmenden Systemkomplexität wird es allerdings immer schwieriger, Anzeichen für den Bedarf an vorbeugenden Wartungsmaßnahmen zu erkennen sowie den bestmöglichen Zeitpunkt und den idealen Wartungsumfang abzuleiten. Wartungen müssen in weiterer Folge hinsichtlich der Verfügbarkeit erforderlicher Qualifikationen, der Einhaltung von Randbedingungen und Zielvorgaben (z. B. Kosten) verplant und zeitlich exakt gesteuert werden. Beim Erkennen von Abweichungen zum Plan (z. B. zusätzliche Umfänge, längere Dauer, Probleme während der Behebung) muss unmittelbar korrigiert und erneut geplant werden. Aufgrund der Vielfalt von Wartungsumfängen sowie der Tatsache, dass viele Wartungsfälle immer seltener auftreten, entwickeln sich Wartungstätigkeiten immer mehr zu Unikataufgaben. Dies bedeutet, dass Wartungsmitarbeiter immer weniger Routine aufbauen können und häufiger bei Ihren Tätigkeiten vor Ort auf Neuland stoßen.

Gleichzeitig verhindert der steigende Zeitdruck, dass sich Mitarbeiter ausführlich auf Wartungsaufgaben (z. B. durch Einlesen) vorbereiten können. Unabhängig von der zunehmenden Komplexität und dem sinkenden Zeitbudget steigen darüber hinaus die Anforderungen an die Umsetzungsqualität.

Ziele / Methoden: Ziel ist die Entwicklung von Methoden zur Optimierung der Wartungsabwicklung für zukünftige Hochleistungsproduktionssysteme. Folgende methodische Schwerpunkte stützen das Projekt: (1) Verfahren zur automatischen Detektion und Klassifikation von Wartungsumfängen aus der Analyse von Maschinen- und Betriebsdaten sowie der Interpretation von erkannten Abweichungen. (2) Methoden zur automatischen Auflösung von Wartungsumfängen in Arbeitsfolgen und Arbeitsanweisungen aus abgespeicherten Templates. (3) Zeitliche Verplanung der Arbeitsfolgen unter Berücksichtigung der benötigten Ressourcen (z. B. Qualifikationen), der einzuhaltenden Randbedingungen (z. B. Arbeitszeiten, Schichtmodelle, Terminvorgaben) sowie von Zielvorgaben (z. B. Prioritäten, Kostenfaktoren, Strategien). Auslösen der Umfänge und Planungskorrektur bei erkannten Abweichungen (z. B. Verzögerungen durch Probleme). (4) Intuitive Anleitung der MitarbeiterInnen bei der effizienten Ausführung ihrer Tätigkeit im Sinne eines Assistenzsystems durch Technologien wie der Augmented Reality . (5) Qualitätssicherung und Prüfung der durchgeführten Tätigkeiten durch visuelle Inspektion und Datenfusion mit Betriebsdaten. Einsatz von 3D-Objekterkennung und –verfolgung zur Inline-Prüfung von Vorgängen und automatisierten Korrekturanweisungen beim Erkennen von Abweichungen. (6) Erlernen neuer Arbeitsanweisungen aus der Beobachtung und Interpretation erfolgreich durchgeführter Tätigkeiten.