Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBFKostenorientierte Optimierung von Produktionsanlagenüberwachung
Bayessche Netwerke als Grundlage der probabilistischen Kostenanalyse
Der von den Wissenschaftlern am Fraunhofer LBF entwickelte Ansatz zielt darauf ab, genau an denjenigen Punkten automatisierte Fehlererkennung oder aber risikobasierte Instandhaltungs-strategien anzusetzen, an welchen besonders schwerwiegende Prozessstörungen und Ausfallfolgekosten entstehen können. Dazu wird das Erfahrungswissen der Instandhaltungs- und Produktions-teams vor Ort abgeholt und als Input für die neuartige, am Fraunhofer LBF entwickelte probabilistische Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (probFMEA) verwendet. Diese erlaubt es, die Wahrscheinlichkeit bzw. erwartete Häufigkeit von Komponentenfehlern in Relation mit möglichen Ausfallszenarien der Anlage auf Basis von Wahrscheinlichkeitsbetrachtungen (bayessche Netzwerke) so in Bezug zu setzen, dass eine quantitative (monetäre) Bewertung der Fehlerkosten möglich ist. Dies ergibt ein konkretes Bild über die Kostenentstehung durch einzelne Fehler, welches es erlaubt, die kostenintensivsten Störungsursachen zu identifizieren und Maßnahmen dagegen vorzusehen.
Übergeordnete Diagnosestrategie spart Kosten
So können konkrete Einsparpotenziale durch den Einsatz einer gezielten Fehlerdetektion abgeschätzt werden und, wo effektiv, auch Fehlerprognosen auf Basis von Condition Monitoring Systemen erfolgen. Besonders effizient wird dieses Vorgehen durch die umfassende Betrachtung von Fehlermöglichkeiten kritischer Anlagenteile, indem eine übergeordnete Diagnosestrategie definiert wird, die gleichartige Symptome von unterschiedlichen Ursachen ausgehend erfasst. So lassen sich mit einzelnen gezielt beobachteten Messgrößen eine Reihe kritischer Fehlermöglichkeiten überwachen, sowie fallweise für die Fehlerdiagnose unterscheiden. Dies wiederum kann zudem als Grundlage und Ausgangspunkt für den Aufbau selbstlernender Diagnosesysteme und zur Ausfallprognose genutzt werden. Der Ansatz wurde im vergangenen Jahr am Fraunhofer LBF in Forschungs- und Kundenprojekten erfolgreich getestet und wird kontinuierlich weiterentwickelt. Vorrangig arbeiten die Forschenden derzeit an dem Aufbau eines hierfür optimal angepassten Softwarewerkzeugs. Unternehmen können bereits jetzt von der Unterstützung durch Analyse zur Ausfallkostenprädiktion und Kostenreduktion durch Condition Monitoring von Fertigungsanlagen profitieren.