Für Hersteller und Betreiber stellt sich daher die Frage, wie Zustands- und Lastdaten so genutzt werden können, dass Entscheidungen über Wartung, Weiterbetrieb, ReUse oder Austausch besser zur tatsächlichen Nutzung passen. Eine anwendungsspezifische Lebensdauerprognose entsteht dabei nicht automatisch aus einzelnen Messwerten: Sie benötigt geeignete Sensorik, belastbare Daten, ein passendes Bewertungsmodell und eine auf den vorgesehenen Einsatz abgestimmte Validierung.
Das Fraunhofer LBF unterstützt Sie bei der Entwicklung und Anwendung von Monitoring- und Prognoseansätzen bis hin zum prescriptive Maintenance für Bauteile und Systeme.
Von der Messgröße zur anwendungsspezifischen Prognose
Zu Beginn werden Bewertungsziel, relevante Schädigungsmechanismen, vorhandene Daten und betriebliche Randbedingungen geklärt. Darauf aufbauend lassen sich geeignete Messgrößen und Zustandsindikatoren auswählen sowie Konzepte für Zustands- und Lastdatenerfassung entwickeln.
Je nach Aufgabe werden Datenaufbereitung, Zustandsindikatoren und vorhandene physikalische, datenbasierte oder hybride Modelle zu einer betrieblichen Bewertungskette verbunden. Die Unterstützung kann von einer Machbarkeitsanalyse, über ein Monitoringkonzept bis zu einer pilotierten Prognosekette reichen. Die Entwicklung neuartiger virtueller oder KI-gestützter Modellarchitekturen ist Gegenstand eines ergänzenden Angebots.
Monitoring früh mit Auslegung und Validierung verbinden
Wird Monitoring bereits in der Entwicklung mitgedacht, können relevante Messgrößen, Sensorpositionen, Datenpfade und Bewertungsmodelle mit Systemarchitektur und Validierungsplanung abgestimmt werden. Spätere Betriebsdaten lassen sich dann gezielter für Zustandsbewertung und Modellverbesserung nutzen.
Damit wird Monitoring nicht nur zu einer nachgelagerten Überwachung, sondern zu einem Baustein eines lernenden Entwicklungs- und Betriebsprozesses.
Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF