Für geringere Stillstandzeiten in Maschinenparks
Synostik stellt neue Entwicklungen seiner Systemdiagnostik-Tools vor: Die Fehleridentifikations-Algorithmen unterstützen Steuerungsprozesse in der Produktion und identifizieren unter anderem Anlagen-Störungen in Echtzeit. Durch die Analysemaßnahmen können die Ursachen der Probleme ermittelt und behoben werden. Alle gesammelten Informationen fließen in einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess ein, womit sich Stillstände und Verluste reduzieren und so zu einer besseren OEE führen.
Eine kontinuierliche Überwachung von Anlagen in Maschinenparks ist nur schwer zu verwirklichen. Oft werden dabei Sensoren zum Erkennen von Grenzwertüberschreitungen eingesetzt. Dies ist jedoch nicht für alle Störungsarten möglich, oder die Kosten übersteigen den Nutzen.
So oder so: Es werden nicht alle Störungen vermieden werden können. An dieser Stelle setzen die Fehleridentifikations-Algorithmen von Synostik an und helfen im Falle einer Störung, die Ursache zu erkennen. So kann diese behoben und die Produktion fortgesetzt werden.
Hierzu werden gemeinsam mit dem Anwender Strategien und entsprechende Konzepte festgelegt, um eine effektive Fehlersuche für Maschinenanlagen zu definieren. Die Erstellung der dafür erforderlichen Algorithmen erfolgt mit dem Synostik-Tool Diagnose-Designer und kann individuell an Kundenanforderungen angepasst werden.
Beispielsweise analysieren die Algorithmen für die eingesetzten Maschinenanlagen Ergebnisspeichereinträge, Messwerte sowie mögliche Abweichungen und Unstimmigkeiten von Software- und Hardwareversionen. Auch vom Nutzer wahrnehmbare Indizien wie Gerüche, Geräusche oder Schadbilder wie Risse, Brüche, Rost oder andere Schäden fließen mit ein. Ferner werden Indizien für mögliche Schäden analysiert, die sich aus Historiendaten, Kennlinien oder weiteren Datenformen ableiten lassen. Darüber hinaus können auch wiederauftretende Muster erkannt werden.
„Das Auffinden und Identifizieren solcher Muster wird heute oft aufwendig mit KI oder Deep Learning erreicht. Die Vorgehensweise ist aber auch mit unseren erweiterten Fehlersuch-Algorithmen auf Basis von eigenem Wissensmanagement möglich“, erklärt Heino Brose, Geschäftsführer der Synostik GmbH. So wird das explizite Wissen erfahrener Maschinenführer und Instandhalter teamübergreifend und langfristig nutzbar gemacht.
Meldungen in Echtzeit
Alle Analysen führen zu einem Gesamtergebnis, mit dem der Anwender Ursachen von Störungen identifizieren und somit Ausfälle häufig abwenden kann. Die Meldungen auf Basis der Fehleridentifikations-Algorithmen werden ihm per App in Echtzeit auf seine mobilen Endgeräte übermittelt.
Stellt beispielsweise ein Maschinenführer in der Produktion eine Störung an seiner Maschine fest, meldet er dies an die Instandhaltung. Diese geht entsprechende Maßnahmen zur Ursachenidentifikation auf Basis der zuvor erstellten Konzepte mit dem Maschinenführer durch. In vielen Fällen kann so schon nach wenigen Minuten wieder mit voller Kapazität produziert werden.
Sind komplexere Maßnahmen notwendig, wird die Anfrage wie gewohnt weitergeleitet, allerdings sind Fehlerbilder und bereits getroffene Maßnahmen lückenlos dokumentiert, was die Arbeiten der nächsten Stufe deutlich vereinfacht.
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