Post on 07-Feb-2018
transcript
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Große Datenmengen, großer Mehrwert, kleine Teile –
Condition Monitoring für Commodity-Produkte
Prof. Dr. Konrad Saur, Dr. Johannes Kunze von Bischhoffshausen
Condition Monitoring und Predictive Maintenance
Instandhaltungs-strategien
korrektiv Präventiv prädiktiv
Condition Monitoring: Wege zu Predictive Maintenance
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Instandhaltungskosten
Ausfallkosten
Daten
Kostenoptimale
Zeitpunkt für
Instandhaltung
Instr
um
entieru
ng
Präventiv nach
Daumenregel
Zustandsbasiert
nach
Daumenregel
Predictive
Maintenance
Präventiv nach
datengestützten
Regeln
Condition Monitoring: Maschinenbau vs. Commodity
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Maschinenbau
Anschaffungskoste
n
Ausfa
llkoste
n
Commodity
Ausfa
llkoste
n
Anschaffungskoste
nProduktwert
Wert von
Condition Monitoring
Bere
chenbark
eit
Bere
chenbark
eit
Die Herausforderung für Commodity-Produkte
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Daten-Verarbeitung
Daten-Übertragung
Daten-Erfassung
Anwendung
Herkömlicher Fokus
von Commodity
Herstellern
Trelleborg Fokus
Voraussetzung 1: Denken in Systemen
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Voraussetzung 2: Agiles und interdisziplinäres Arbeiten
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Anwendungs-
verständnis
Das Trelleborg 3x3 Smart Product Vorgehensmodell
Messtechnik-
verständnis
Data-Science-
verständnis
Instrumen-
tierung
Daten-
modellierung
Test-
durchführung
Prüfstand-
Evaluation
Feld-
Evaluation
Modell-
Evaluation
Verstehen Planen und Umsetzen
Evaluieren
Vorraussetzung 3: Open Innovation
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Komplexe Zusammenhänge erfordern komplexe Methoden
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DBCard
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Anomalieerkennung Vorhersage
Der Weg zum Condition Monitoring für Commodities
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Teams
Infrastruktur
PoCs
Partnerschaft
Condition Monitoring als Service
Commodity
as a
Service
Treten Sie mit uns in Kontakt!
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Prof. Dr. Konrad Saur
Director Global R&D
Trelleborg Sealing Solutions
konrad.saur@trelleborg.com
Dr.-Ing. Johannes Kunze
von Bischhoffshausen
Manager Digital Transformation & IoT
Trelleborg Sealing Solutions
johannes.kunze@trelleborg.com
Positionspapier
mit Vorgehens-
modell
verfügbar im
Q3/2017