Forschungsprojekte

UWB4Industry

Energieautarke Ultra Wideband (UWB) basierte industrielle Sensornetzwerke

 Das Projekt zielt auf die Konzepentwicklung für ein neuartiges preiswertes drahtloses ultrazuverlässiges und energieautarkes Sensornetz für Use Cases im Bereich Condition und Energiemonitoring.

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SISSI

Störungen an den Isolierstößen der Schienen mittels präventiver Schadensmusteranalyse in der Instandhaltung erkennen

Das von ÖBB Infra und BMVIT geförderte Projekt SISSI beschäftigt sich mit Zustandsveränderungen der Infrastruktur bei der ÖBB. Dabei konzentriert sich das Projekt besonders auf die Schadensentwicklung bei Isolierstößen.

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Smart Maintenance

Ressourcenintelligente Instandhaltungsstrategie für die Produktion der Zukunft

Im Rahmen der FTI-Initiative (Forschung, Technologie und Innovation) „Produktion der Zukunft“, welche sich vor allem zentralen Fragestellungen der sachgütererzeugenden Industrie widmet, startete Anfang September 2014 das Forschungsprojekt „Smart Maintenance“. Das Projektkonsortium: Montanuniversität Leoben – Lehrstuhl Wirtschafts- und Betriebswissen-schaften (Leitung), Software Competence Center Hagenberg, Messfeld sowie BMW Motoren und BRP-Powertrain. Damit haben sich die führenden nationalen Experten auf ihren Gebieten zusammengeschlossen, um an einem ressourcenintelligenten antizipativen Instandhal-tungsansatz zu forschen und adäquate Lösungen für die Industrie zur Verfügung zu stellen.
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DeSSnet

„Dependable, secure and time-aware sensor networks“

In DeSSnet werden mit Hilfe von hochentwickelten, drahtlosen Sensornetzwerken Daten erfasst, zeitnah analysiert und, auf deren Basis, komplexe Prozesse gesteuert. Das zentrale Ziel des K-Projektes ist es, die Einführung und den Betrieb von Sensornetzwerken in Zukunft möglichst zuverlässig und kosteneffizient zu ermöglichen. Das Projekt konzentriert sich dazu auf ausgewählte, zukunftsorientierte, zentrale Grundlagentechnologien für drahtlose Sensoren und Kommunikation, um Sicherheit, Zuverlässigkeit, Interoperabilität und Energieeffizienz zu gewährleisten, sowie auf Analytik unter besonderer Berücksichtigung der Zeitdimension innerhalb der Anwendungen und Services. Dies erfordert die Entwicklung einer neuen Generation von Sensorik-, Kommunikations- und Analytiklösungen, welche auch für herausfordernde industrielle Umgebungen (wie z.B. für Instandhaltungsaufgaben) geeignet sind.

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PROSAM

Intelligent Fault Prognosis Systems for Anticipative Maintenance Strategies

Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, durch die Kombination von wissen- und datenbasierten Ansätzen verbesserte Prognosemodelle als Basis für antizipative Instandhaltungsstrategien zu schaffen. Dies stellt eine Voraussetzung dar um das ökonomische Ziele einer erhöhten Anlagenverfügbarkeit bei reduziertem Ressourceneinsatz (in personeller und materieller Hinsicht) zu erreichen.

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OPTIMON

Optimiertes Monitoring

Condition Monitoring ist eine wichtige Methode, um den Zustand von Produktionsanlagen zu erfassen und darauf basierend Instandhaltungsmaßnahmen zu optimieren (Predictive Maintenance). Derzeit sind Lösungen in diesem Zusammenhang aber oft Insellösungen (teils vom Anlagenhersteller integriert, teils als Stand-alone-Lösung implementiert). Die Integration in vorhandene Fabrik IKT-Systeme ist oft schwierig.

Eine Lösung für diese große Herausforderung kann ein drahtloses, selbstorganisierendes Netzwerk aus Sensoren sein. Dieser und weitere Ansätze haben das Potential die Robustheit der Kommunikation durch die Redundanz der Übertragungswege deutlich zu erhöhen.

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SPIDERMON

Ziel des Projektes SPIDERMON ist die Entwicklung eines automatisierten, logisch und funktional aufgebauten Softwaregesamtpakets. Die technische Herausforderung besteht in der Integration von Know-how und Erfahrungswissen. SPIDERMON ist das Werkzeug zur leichteren Auswahl von Condition Monitoring Methoden und CM Systemen. Ziel ist eine bessere Vernetzung und Nutzung von Daten aus dem CM für die Ansätze Predictive Maintenance.

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i-Maintenance

 i-Maintenance entwickelt innovative methodische und technologische Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen der digitalen Transformation in der Instandhaltung und arbeitet zugleich einen Leitfaden zur Ermittlung des Qualifizierungsbedarfs des Instandhaltungspersonals und für den Wissenstransfer aus.

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