Produkt: Deutscher Drucker 4/2019
Deutscher Drucker 4/2019
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Aufbau einer Predictive-Maintenance-Infrastruktur mit KI-Unterstützung

Durst arbeitet mit Partnern am Forschungsprojekt »Premise«

Druckindustrie: »Premise« – ein gemeinsames Forschungsprojekt zu vorausschauender Wartung mit KI-Integration von der Durst Group, der Freien Universität Bozen und dem Beschneiungsanlagenhersteller Technoalpin.
»Premise« – ein gemeinsames Forschungsprojekt zu vorausschauender Wartung mit KI-Integration von der Durst Group, der Freien Universität Bozen und dem Beschneiungsanlagenhersteller Technoalpin. (Bild: Pixabay (mohamed_hassan))

Die Durst Group (Brixen/Italien), Herstellerin von digitalen Software- und Fertigungslösungen für die Druckindustrie, ist gemeinsam mit einem Forschungs- und einem Industriepartner in das von der EU finanziell geförderte Projekt »Premise« zur vorausschauenden Wartung an Produktionsanlagen (Predictive Maintennance) gestartet. Warum Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) eine zentrale Rolle bei dem Projekt spielen …

 

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Vorausschauende Wartung in der Druckindustrie

 

Partner der Durst Group beim Projekt »Premise« sind die Freie Universität Bozen (unibz) und der Beschneiungsanlagenhersteller Technoalpin. Unter der Leitung von Johann Gamper, Professor und Prorektor für Forschung an der Fakultät für Informatik der Freien Universität Bozen, verfolgen die Projektpartner das Ziel, eine technische Infrastruktur mit Datenbanktechnologien zu entwickeln, die vorausschauende Wartungsmaßnahmen an Produktionsanlagen ermöglicht. »Wir berechnen im Projekt ›Premise‹ entsprechende Algorithmen, die Vorhersagen zu Wartungsnotwendigkeiten (auch für Teilbereiche) treffen«, berichtet Johann Gamper. »In diesem Projekt können wir Technologien, an denen wir seit Jahren forschen, bei unseren Industriepartnern anhand von konkreten Fallstudien testen und an spezifische Erfordernisse anpassen. Damit tragen wir zum Technologietransfer – einer wichtigen Mission unserer Universität – bei.«
Das Projekt hat eine Laufzeit bis Juli 2022 und wird je nach Status bis Ende 2022 verlängert.

»Wir vertreiben unsere digitalen Drucksysteme weltweit – und aus diesem Grund statten wir sie mit einer Analytics-Software aus«, sagt Christian Casazza, Director Customer Service der Durst Group. »Die Kombination aus intelligenter Sensorik und Softwareauswertung für Komponenten- und Maschinendaten bildet dabei die Basis für ›Predictive Maintainance‹ – das Erkennen von Fehlerzuständen bzw. die Notwendigkeit eines Serviceeinsatzes oder Ersatzteiltauschs ›vorab‹, damit die Produktion entsprechend angepasst werden kann.«
Mit dem Projekt »Premise« wollen die Südtiroler nun noch einen Schritt weiter gehen und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, um diese Vorhersagen bzw. das Eingreifen vor dem Ernstfall noch effizienter zu gestalten und auch bei komplexen Wirkzusammenhängen anwenden zu können. Besonders in Zeiten, wo der internationale Verkehr eingeschränkt ist, sei dies ein entscheidender Vorteil.

In den Durst-Druckmaschinen seien spezifische Sensoren verbaut, die Informationen zu Funktionsweise und Zustand von Einzelkomponenten und Bauteilen liefern. Um Maschinenstillstände zu verhindern, gäbe es Vorgaben und Zyklen für die Wartung, so Durst, aber jede Druckmaschine habe andere produktionsrelevante Faktoren und/oder Lasten, die die Produktivität und Einsatzzeiten beeinflussen. Aus diesem Grund würden Algorithmen benötigt, die Vorhersagen treffen, wann etwas passieren bzw. eine Wartung in einem Teilbereich auch außerhalb der Norm notwendig sein wird. All dies diene dazu, die Maschinenverfügbarkeit auch an entfernten Produktionsstandorten zu erhöhen und Produktionsausfälle zu minimieren bzw. planen zu können.

»Das Projekt ›Premise‹ ist ein weiterer Baustein in unserer Vision einer ›Smart Factory‹, wo vernetzte Infrastrukturen, intelligente Produktionssysteme und innovative Software einen automatisierten Geschäftsprozess ermöglichen«, sagt Michael Deflorian, Business Unit Manager Software & Solutions der Durst Group. Mit dem im Projekt entwickelten Predictive-Maintenance-Framework und den eingesetzten Machine-Learning-Techniken sollen die Drucksysteme künftig selbstständig die Wartung auslösen, um einen planbaren und störungsfreien Betrieb zu gewährleisten.

 

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