Über uns
Der Lehrstuhl für Intelligente Instandhaltungssysteme konzentriert sich auf die Entwicklung intelligenter Algorithmen zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit komplexer industrieller Anlagen und zur Steigerung der Kosteneffizienz der Instandhaltung.
Die Menge der gemessenen und gesammelten Zustandsüberwachungsdaten für komplexe industrielle Anlagen ist in letzter Zeit aufgrund sinkender Kosten, verbesserter Technologie und erhöhter Zuverlässigkeit von Sensoren und Datenübertragung deutlich gestiegen.
Die gemessenen Zustandsüberwachungssignale komplexer industrieller Anlagen sind typischerweise hochdimensional, hoch redundant, weisen mehrere Abhängigkeiten und überwiegend auch nichtlineare Beziehungen auf. Die Vielfalt der Fehlerarten und Betriebsbedingungen macht es oft unmöglich, die Fehlermuster aller möglichen Fehlerarten, die ein System aufweisen kann, zu extrahieren und zu erlernen und modellbasierte Ansätze zu entwickeln. Selbst das Sammeln eines repräsentativen Datensatzes mit allen möglichen Betriebsbedingungen kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein (abhängig von der Variabilität der Betriebsabläufe der Anlagen) kann somit die Implementierung von datengesteuerten Fehlererkennungssystemen verzögern.
Diese Mission des Lehrstuhls umfasst die Auseinandersetzung mit den folgenden Herausforderungen (ausgewählt):
- Fehler-Rarität: Die Seltenheit von abnormalen und fehlerhaften Ereignissen (insbesondere bei sicherheitskritischen und hochzuverlässigen Systemen) und die Vielzahl möglicher Fehlerarten (von denen viele vor ihrem Auftreten möglicherweise nicht bekannt sind) machen es sehr schwierig und manchmal sogar unmöglich, die Fehlersignaturen aus den Daten zu lernen.
- Heterogene Zustandsüberwachungsdaten: Eine grosse Anzahl und eine Vielzahl von Sensoren überwachen industrielle Anlagen (Temperatur, Druck, Vibration, Video, Status, Betriebszustand,....). Daten mit unterschiedlicher Art, Genauigkeit und Abtastfrequenz müssen kombiniert werden, um die aussagekräftigen Informationen zu erhalten.
- Überholung / Modernisierung: Industrieanlagen mit langer Lebensdauer sind nicht für moderne Überwachungsmethoden konzipiert. Installiert a-posteriori führen die nicht-invasiven Überwachungssysteme oft zu unvollständigen und weniger zuverlässigen Informationen über das System.
- Schwankende und sich ändernde Betriebsbedingungen: Industrieanlagen werden in dynamischen Umgebungen mit hoher Variabilität betrieben, die sich zusätzlich allmählich oder abrupt entwickeln können. Darüber hinaus ändern sich die Betriebsbedingungen und -regime im Laufe der Zeit. Infolgedessen können Algorithmen bei neuen Daten unzuverlässig werden und Fehlalarme erzeugen. Daher ist es notwendig, eine Änderung der Umgebung oder der Betriebsbedingungen von einem ungewöhnlichen Ereignis zu unterscheiden.
- Alterung: Industrieanlagen werden über einen längeren Zeitraum betrieben, und Verschleiss- und Degradationsprozesse beeinflussen das Verhalten des Systems und müssen von auftretenden Fehlern mit unterschiedlicher Dynamik unterschieden werden.
- Einheitenspezifitäten innerhalb der Flotten: Die Besonderheiten jeder Einheit innerhalb der Flotte von Industrieanlagen: Betriebsbedingungen, Alterung, Überwachungsausrüstung können von Einheit zu Einheit variieren, was die Entwicklung von Überwachungslösungen auf Flottenebene schwierig macht.
- Entscheidungsunterstützung: Die Entscheidungsfindung für eine effektive Instandhaltung komplexer Systeme und Flotten von Systemen ist komplex und erfordert eine Integration mehrerer Informationsquellen mit unterschiedlichen Unsicherheiten: (a) den aktuellen Zustand jedes Systems, (b) die vorhergesagte Entwicklung des Systemzustands einschliesslich der Unsicherheit der durchgeführten Vorhersagen, (c) den geplanten Instandhaltungsplan, (d) den geplanten Produktions- oder Betriebsplan, (e) die voraussichtlichen zukünftigen Betriebsbedingungen, (f) die Kosten der Instandhaltungsressourcen und die Nichtverfügbarkeit, (g) die Einschränkungen der Ressourcenverfügbarkeit und (h) die Systemkonfiguration und die Entscheidungsalternativen.