Optimierte Vorausschauende Performance durch Cyber-Physikalische Systeme (OPUS)

 

Eine Früherkennung sich abzeichnender Ausfälle von Einzelkomponenten aus dem Bereich des Maschinenbaus, der Elektro– und Versorgungsindustrie findet heute selten statt, da die entsprechenden Subsysteme häufig (noch) nicht vernetzt sind oder verfügbare Informationen (noch) nicht adäquat ausgewertet werden. Der Ausfall solcher sogenannter Cyber-Physikalischer Systeme (CPS) führt somit aufgrund der Informationsdefizite bei nicht redundant ausgelegten Systemen

a. zu einem Ausfall der damit verbundenen Betriebsprozesse sowie

b. zu einem ressourcen-intensiven Instandsetzungsprozess.

Dies verursacht erhebliche und vermeidbare Kosten gerade im Bereich von Industrieanlagen, öffentlicher Einrichtungen (z.B. Schulen, Universitäten und Verwaltungen), größeren Gebäudekomplexen sowie zum Teil kritischer Infrastrukturen (Kraftwerke, Wasserwerke, Abwasser-Kläranlagen). Bei Verfügbarkeit geeigneter (Big) Data Analytics oder Agenten-basierter Selbstdiagnose-Algorithmen kann dieser Instandsetzungsprozess über rechnergestützte bzw. Cloud-basierte Dienste erheblich vereinfacht und beschleunigt werden.

Das FCN untersucht in diesem Projekt u.a. die ökonomische Vorteilhaftigkeit solcher „Predictive Maintenance“ Konzepte mittels selbst entwickelter Modelle. Schon in den letzten Jahren hat sich das FCN mit innovativen Wartungsstrategien und deren ökonomischer Bewertung auseinandergesetzt (u.a. für Photovoltaikanlagen und Windparks) und einen Namen gemacht. Passend zu der Entwicklung in Richtung vorausschauender Instandhaltung arbeitet das FCN auch an der Entwicklung geeigneter Geschäftsmodelle auf diesem neu entstehenden Markt.

Weitere Informationen unter: https://opus-nrw.eu/

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Lucas Croé

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