Smart Maintenance (E-Book, PDF)

1 - Titel [Seite 1]
1.1 - Impressum [Seite 5]
1.2 - Inhaltsverzeichnis [Seite 6]
1.3 - Autorenverzeichnis [Seite 8]
1.4 - Industrie 4.0 - Sind wir bereit? [Seite 12]
1.4.1 - 1 Einleitung [Seite 12]
1.4.2 - 2 Was bedeutet Industrie 4.0 bei AT&S - und in der Instandhaltung? [Seite 12]
1.4.3 - 3 Motivation für unsere Anstrengungen [Seite 14]
1.4.4 - 4 Voraussetzungen schaffen [Seite 15]
1.4.4.1 - 4.1 Manufacturing Execution System ... [Seite 15]
1.4.4.2 - 4.2 Unsere Ausgangssituation [Seite 18]
1.4.4.3 - 4.3 Zukünftige Implementierung [Seite 19]
1.4.5 - 5 Wo stehen wir jetzt? [Seite 20]
1.4.6 - 6 Ausblick [Seite 22]
1.4.6.1 - 6.1 Woher wissen wir, mit welchen Zukunftsthemen wir uns beschäftigen müssen? [Seite 23]
1.4.7 - 7 Literatur [Seite 23]
1.5 - Smart Maintenance [Seite 24]
1.5.1 - 1 Einleitung [Seite 24]
1.5.2 - 2 Ziele und Rahmenbedingungen der intelligenten, lernorientierten Instandhaltung [Seite 25]
1.5.3 - 3 Das Konzept der erfahrungsbasierten, lernenden Instandhaltung [Seite 30]
1.5.4 - 4 Zusammenfassung [Seite 33]
1.5.5 - 5 Literatur [Seite 33]
1.6 - Cyber-Physische Systeme in der Instandhaltung [Seite 36]
1.6.1 - 1 Einleitung [Seite 36]
1.6.2 - 2 Informationsmanagement in der Instandhaltung [Seite 36]
1.6.2.1 - 2.1 Instandhaltungsprozesse [Seite 36]
1.6.2.2 - 2.2 Informationssysteme der Instandhaltung [Seite 37]
1.6.3 - 3 Industrie 4.0, Smart Factories und Cyber-Physische Systeme [Seite 38]
1.6.4 - 4 Lösungsansätze für die Smart Maintenance [Seite 40]
1.6.4.1 - 4.1 Ressourcen-Cockpit für Sozio-Cyber-Physische Systeme [Seite 40]
1.6.4.1.1 - 4.1.1 Problemstellung [Seite 40]
1.6.4.1.2 - 4.1.2 Zielstellung [Seite 40]
1.6.4.1.3 - 4.1.3 Ergebnisse [Seite 41]
1.6.4.2 - 4.2 Facility Management mit semantischen Technologien und Augmented Reality [Seite 44]
1.6.4.2.1 - 4.2.1 Problemstellung [Seite 44]
1.6.4.2.2 - 4.2.2 Zielstellung [Seite 44]
1.6.4.2.3 - 4.2.3 Ergebnisse [Seite 45]
1.6.4.3 - 4.3 Synchrone Produktion durch teilautonome Planung und humanzentrierte Entscheidungsunterstützung [Seite 46]
1.6.4.3.1 - 4.3.1 Problemstellung [Seite 46]
1.6.4.3.2 - 4.3.2 Zielstellung [Seite 47]
1.6.4.3.3 - 4.3.3 Ergebnisse [Seite 48]
1.6.5 - 5 Resümee [Seite 50]
1.6.6 - 6 Danksagung [Seite 51]
1.6.7 - 7 Literatur [Seite 52]
1.7 - Condition Monitoring zur Unterstützung derInstandhaltung 4.0 [Seite 54]
1.7.1 - 1 Einleitung [Seite 54]
1.7.2 - 2 Auswahl von Instandhaltungsstrategien [Seite 55]
1.7.3 - 3 Technische Diagnostik [Seite 58]
1.7.4 - 4 Beispiele zur messdatenbasierten Herleitung von Instandhaltungsentscheidungen [Seite 62]
1.7.4.1 - 4.1 Maschinendiagnose einfacher Wälzlagerungen [Seite 63]
1.7.4.2 - 4.2 Maschinendiagnose komplexer Wälzlagerungen [Seite 66]
1.7.5 - 5 Literatur [Seite 68]
1.8 - Smartes Ersatzteilmanagement unter den Zwängenvon Lagerbestand versus Produktionsausfall [Seite 70]
1.8.1 - 1 Einleitung [Seite 70]
1.8.2 - 2 Die Rolle der Instandhaltung [Seite 70]
1.8.3 - 3 Instandhaltungsstrategie [Seite 72]
1.8.4 - 4 Ersatzteilmanagement [Seite 73]
1.8.5 - 5 Condition Monitoring [Seite 76]
1.8.6 - 6 Lagerhaltung und Versorgung [Seite 78]
1.8.7 - 7 Erfolgsfaktoren [Seite 80]
1.8.8 - 8 Literatur [Seite 82]
1.9 - Informatisierung und Vernetzung [Seite 84]
1.9.1 - 1 Einleitung [Seite 84]
1.9.2 - 2 iMAIN-Ansatz [Seite 86]
1.9.3 - 3 Multi-Domain-Datenerfassung mit eingebetteten Systemen [Seite 87]
1.9.4 - 4 IT-Struktur der eMaintenance Cloud [Seite 91]
1.9.5 - 5 Post Processing Services [Seite 92]
1.9.5.1 - 5.1 Virtuelle Sensorik zur Erfassung mechanischer Spannungen vonGestellkomponenten [Seite 93]
1.9.5.2 - 5.2 Restlebensdauerabschätzung von Gestellkomponenten [Seite 95]
1.9.5.3 - 5.3 Optimierung des Energieverbrauchs von Umformpressen [Seite 97]
1.9.6 - 6 Plattformunabhängige Benutzerschnittstelle [Seite 98]
1.9.7 - 7 Zusammenfassung [Seite 102]
1.9.8 - 8 Förderhinweis [Seite 103]
1.9.9 - 9 Literatur [Seite 103]
1.10 - Wartungsunterstützung durch dynamische Fehlerbäume [Seite 104]
1.10.1 - 1 Einführung [Seite 104]
1.10.2 - 2 Wissensmanagement in der Wartung [Seite 105]
1.10.3 - 3 Darstellung von Fehlerursachen mithilfe von Fehlerbäumen [Seite 105]
1.10.3.1 - 3.1 Fehlerbäume [Seite 105]
1.10.3.2 - 3.2 Beschreibung des Werkzeugs und Anwendungsfallszenariums [Seite 107]
1.10.3.3 - 3.3 Abarbeitung der möglichen Fehler [Seite 109]
1.10.3.4 - 3.4 Erfassung der tatsächlichen Fehler [Seite 110]
1.10.3.5 - 3.5 Wahrscheinlichkeitsberechnung [Seite 111]
1.10.4 - 4 Schlussfolgerungen und Ausblick [Seite 111]
1.10.5 - 5 Danksagungen und Anmerkungen [Seite 112]
1.10.6 - 6 Literatur [Seite 112]
1.11 - Trends & Entwicklungen im After Sales Servicedes Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaus [Seite 114]
1.11.1 - 1 Einleitung [Seite 114]
1.11.2 - 2 Was bedeutet Service für den Kunden? [Seite 115]
1.11.3 - 3 Was bedeutet Service für den Anlagenbauer KNAPP? [Seite 115]
1.11.4 - 4 Service 4.0TM der Knapp AG [Seite 117]
1.11.4.1 - 4.1 Knapp e-insight und Service App [Seite 120]
1.11.4.2 - 4.2 Knapp Red Box Software [Seite 120]
1.11.4.3 - 4.3 Condition Monitoring [Seite 121]
1.11.4.4 - 4.4 Technische Hotline [Seite 123]
1.11.4.5 - 4.5 Computerised Maintenance Management System (CMMS) [Seite 123]
1.11.4.6 - 4.6 ASSIT 4.0 Werkzeuge [Seite 124]
1.11.4.7 - 4.7 Ersatzteillogistik [Seite 125]
1.11.4.8 - 4.8 Wissensdatenbank [Seite 125]
1.11.4.9 - 4.9 Reporte [Seite 125]
1.11.4.10 - 4.10 Visualisierung [Seite 126]
1.11.5 - 5 Praktische Anwendungsfälle bzw. Anlagenzustände [Seite 126]
1.11.6 - 6 Schlusswort [Seite 127]
1.12 - "Ready to Race" - Innovation und permanenteVeränderung als Motor am Weg zu Industrie 4.0 [Seite 128]
1.12.1 - 1 Einleitung [Seite 128]
1.12.2 - 2 Vernetzung pur [Seite 128]
1.12.2.1 - 2.1 Parameterdefinition [Seite 130]
1.12.2.2 - 2.2 Daten und Informationsfluss [Seite 131]
1.12.2.2.1 - 2.2.1 Serveraufbau [Seite 131]
1.12.2.2.2 - 2.2.2 Lebensüberwachung [Seite 132]
1.12.2.3 - 2.3 Kommunikation mittels Triggerbits [Seite 132]
1.12.3 - 3 Informationsspeicher und Quelle zugleich [Seite 134]
1.12.3.1 - 3.1 RFID-Technologie [Seite 134]
1.12.3.2 - 3.2 Daten einsammeln [Seite 135]
1.12.3.3 - 3.3 Steuerfunktion übernehmen [Seite 135]
1.12.4 - 4 Zustandsüberwachung [Seite 136]
1.12.4.1 - 4.1 Historische Entwicklung [Seite 137]
1.12.4.2 - 4.2 Zustandsorientierte Instandhaltung [Seite 138]
1.12.4.3 - 4.3 Last- und Zustandsüberwachung [Seite 140]
1.12.4.4 - 4.4 Ausblick [Seite 141]
1.12.5 - 5 Literatur [Seite 141]
1.13 - Anwendungsszenarien von mobilen und ubiquitärenTechnologien in der Instandhaltung [Seite 142]
1.13.1 - 1 Einleitung [Seite 142]
1.13.2 - 2 Eigenschaften des Mobile und Ubiquitous Computing [Seite 142]
1.13.3 - 3 Szenarien des Mobile Computing in der Instandhaltung [Seite 144]
1.13.3.1 - 3.1 Geschäftsprozesse in der Instandhaltung [Seite 144]
1.13.3.2 - 3.2 Anwendungsszenario: Geplante Instandhaltung [Seite 145]
1.13.3.3 - 3.3 Anwendungsszenario: Störmeldung [Seite 146]
1.13.3.4 - 3.4 Anwendungsszenario: Personaldisposition [Seite 146]
1.13.3.5 - 3.5 Anwendungsszenario: Materialdisposition [Seite 146]
1.13.3.6 - 3.6 Anwendungsszenario: Instandhaltungsausführung/Leistungserfassung [Seite 147]
1.13.3.7 - 3.7 Anwendungsszenario: Stammdatenbearbeitung [Seite 147]
1.13.4 - 4 Von der Checkliste auf Papier zum "mobilen Assistenten" [Seite 147]
1.13.4.1 - 4.1 Papierbasierte vs. mobile Checklisten [Seite 148]
1.13.5 - 5 Zusammenfassung und Ausblick [Seite 151]
1.13.6 - Literatur [Seite 151]
1.14 - Wiener Linien: Smart Maintenance auf Schienegebracht [Seite 152]
1.14.1 - 1 Unternehmensprofil [Seite 152]
1.14.2 - 2 Zusammenfassung [Seite 153]
1.14.3 - 3 Bisheriger Prozess & Herausforderungen [Seite 153]
1.14.4 - 4 Die Lösung [Seite 155]
1.14.5 - 5 Ausblick [Seite 161]
1.15 - Kennzahlen in Smart Maintenance [Seite 162]
1.15.1 - 1 Einleitung [Seite 162]
1.15.2 - 2 Performance Measurement Systeme [Seite 163]
1.15.3 - 3 Instandhaltungs-Controlling [Seite 165]
1.15.4 - 4 Entwicklung eines Instandhaltung-Cockpits [Seite 167]
1.15.4.1 - 4.1 Bestimmung der Erfolgsfaktoren der Instandhaltung [Seite 168]
1.15.4.2 - 4.2 Kennzahlenworkshops [Seite 168]
1.15.4.3 - 4.3 Instandhaltungs-Cockpit [Seite 169]
1.15.5 - 5 Datenanalyse [Seite 171]
1.15.5.1 - 5.1 KDD-Prozess [Seite 171]
1.15.5.2 - 5.2 Datamining [Seite 172]
1.15.5.3 - 5.3 Assoziationsanalyse [Seite 173]
1.15.6 - 6 Datenanalyse am Beispiel der OEE [Seite 174]
1.15.6.1 - 6.1 Vorgehensbeschreibung [Seite 175]
1.15.6.2 - 6.2 Ergebnisauswertung [Seite 176]
1.15.6.3 - 6.3 Weitere Verfeinerung der Datenanalyse [Seite 178]
1.15.7 - 7 Zusammenfassung [Seite 179]
1.15.8 - 8 Literatur [Seite 179]
1.16 - Methoden und Perspektiven zur ergonomischenBewertung und Gestaltung langzyklischer Tätigkeitenin der Fahrzeuginstandhaltung [Seite 182]
1.16.1 - 1 Einleitung [Seite 182]
1.16.2 - 2 Motivation: Arbeits(platz)gestaltung im Kontext des demographischen Wandels [Seite 183]
1.16.3 - 3 Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS) [Seite 185]
1.16.4 - 4 Abgrenzung von Tätigkeiten nach Arbeitsumfang und Zyklizität [Seite 188]
1.16.5 - 5 Herausforderungen der EAWS-Anwendung für lang- und nichtzyklische Tätigkeitenin der Instandhaltung [Seite 189]
1.16.6 - 6 EAWSMultiMo [Seite 191]
1.16.7 - 7 Weiterentwicklung des EAWS für langzyklische und nichtzyklische Tätigkeiten [Seite 192]
1.16.8 - 8 Zusammenfassung und Ausblick [Seite 193]
1.16.9 - 9 Literatur [Seite 194]
1.17 - Der Mensch im Umfeld von Smart ProductionSystems [Seite 196]
1.17.1 - 1 Einleitung [Seite 196]
1.17.2 - 2 Trends und Entwicklungen in der Produktion der Zukunft [Seite 198]
1.17.2.1 - 2.1 Hybride Arbeitsplätze für Mensch-Maschine-Kollaboration [Seite 200]
1.17.2.2 - 2.2 Reduzierung von gesundheitlichen Belastungen [Seite 201]
1.17.2.3 - 2.3 Vom Maschinenbediener zum kreativen Dirigenten und Entscheider [Seite 202]
1.17.2.4 - 2.4 Neue Möglichkeiten der Unterstützung der Mitarbeiter durch mobile Assistenz [Seite 202]
1.17.2.5 - 2.5 Systeme zur zustandsorientierten Instandhaltung [Seite 203]
1.17.2.6 - 2.6 Flexibler Einsatz von Mitarbeitern mit Unterstützung von mobilen Assistenzsystemen [Seite 204]
1.17.3 - 3 Beispiele von Projekten im Themenfeld Industrie 4.0 [Seite 205]
1.17.3.1 - 3.1 ASST (Augmented Service & Support Tool) [Seite 205]
1.17.3.2 - 3.2 LineFace (App zur Darstellung der Produktivität einer Industrieanlage) [Seite 206]
1.17.4 - 4 Literatur [Seite 208]
1.18 - Smart Maintenance durch kombinierteProduktions- und Instandhaltungsplanung [Seite 210]
1.18.1 - 1 Einleitung [Seite 210]
1.18.2 - 2 Belastungs- und Lebensdauermodelle in der Simulation [Seite 212]
1.18.3 - 3 Simulationsgestützte, integrierte Produktions- und Instandhaltungsplanung [Seite 213]
1.18.3.1 - 3.1 Beschreibung des Optimierungsansatzes [Seite 214]
1.18.3.2 - 3.2 Evaluierung der Methode [Seite 215]
1.18.4 - 4 Ansätze zur automatisierten Parametrierung und Datenrückführung in Assistenzsysteme [Seite 217]
1.18.4.1 - 4.1 Rückführung von Fertigungsdaten zur automatisierten Parametrierung [Seite 217]
1.18.4.2 - 4.2 Interaktives Assistenzsystem zur zustandsbasierten Instandhaltung [Seite 219]
1.18.5 - 5 Zusammenfassung [Seite 220]
1.18.6 - Literatur [Seite 221]
1.19 - Anlagenspezifische Instandhaltungsstrategiewahldurch strukturierte Anlagenbewertung [Seite 222]
1.19.1 - 1 Einleitung [Seite 222]
1.19.2 - 2 Instandhaltungsstrategien [Seite 223]
1.19.3 - 3 Strukturierte Anlagenbewertung [Seite 225]
1.19.3.1 - 3.1 Kriterienbewertung [Seite 227]
1.19.3.1.1 - 3.1.1 Vorgehensweise zur Entwicklung eines Kriterienbewertungsmodells [Seite 227]
1.19.3.1.2 - 3.1.2 Kriterienbewertungsmodell [Seite 229]
1.19.3.1.3 - 3.1.3 Qualitative vs. quantitative Kriterien [Seite 230]
1.19.3.2 - 3.2 Dynamische Anlagenbewertungen [Seite 230]
1.19.3.3 - 3.3 Weitere Bewertungsmethoden [Seite 231]
1.19.3.4 - 3.4 Klassifizierung von Anlagen [Seite 232]
1.19.4 - 4 Instandhaltungsstrategiefestlegung [Seite 234]
1.19.4.1 - 4.1 Strategiefestlegung nach Ausfallcharakteristik und Anlagenpriorität [Seite 234]
1.19.4.2 - 4.2 Risikoorientierte Strategiefestlegung [Seite 236]
1.19.5 - 5 Resümee [Seite 238]
1.19.6 - 6 Literatur [Seite 238]
1.20 - Weitere E-Books von TÜV-Media [Seite 0]