Vernetzte Maschinen, ausgestattet mit Aktorik und Sensorik sind ein bestimmendes Merkmal von Industrie 4.0. Die von Sensoren gewonnenen Daten solcher Cyber-physischen Systeme ermöglichen nicht nur eine kontinuierliche Zustandsüberwachung (Condition Monitoring), sondern bilden auch die Grundlage für vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance). Ziel hierbei ist es, mögliche Ausfälle im Vorfeld frühzeitig zu erkennen, damit die entsprechenden Ursachen rechtzeitig behoben werden können.

Neben einer Einführung in Predictive Maintenance zeigen wir Ihnen im Workshop am 24. Augugst 2017 von 17 bis 20 Uhr anhand von aktuellen Fallbeispielen aus der Industrie Methoden und Systeme, die zum Predictive Maintenance verwendet werden. Des Weiteren stellen wir Ihnen vor, wie Sie eine Big Data Plattform kostengünstig auf Basis von Open Source-Komponenten in Ihre IT-Infrastruktur integrieren können, die Predictive Maintenance Ihrer Produktionsanlagen möglich macht. Als Gastredner konnten wir Dipl. Ing. Danilo Holossi vom Fraunhofer IDMT gewinnen.

Programm

17.00 Uhr
Begrüßung
Dr. Jürgen Meister
Bereichsleiter FuE Bereich Energie

17.15 Uhr
Predictive Maintenance durch Verfahren der Mustererkennung – Verfahren, praktische Umsetzung, HW/SW-Systeme und was kostet das?
Dipl. Ing. Danilo Holossi
Fraunhofer IDMT, Themenbereichsleiter

18.15 Uhr
Predictive Maintenance, was steckt dahinter und was ist möglich?
Dr. Jan Reinkensmeier
FuE-Bereich Energie, Gruppe SRI, OFFIS

19.15 Uhr
Get Together

PDF – Einladung Predictive Maintenance, was steckt dahinter und was ist möglich?

Die Teilnahme ist kostenfrei.