Fakultät für Maschinenbau und Sicherheitstechnik

Zuverlässigkeitstechnik in der Industrie 4.0 [TZI]

Studiengang Master of Science Sicherheitstechnik und Master of Science Qualitätsingenieurwesen
Kontext Disziplinübergreifender Wahlpflichtbereich / Wahlfach
Veranstaltungsnummer SIC032085 [DüW-a]
Umfang Vorlesung + Seminararbeit unter Verwendung eines Computers (2 SWS), 90 h (3 LP) im Wintersemester
Termin Mittwochs 16:00-18:00 Uhr, Raum W.09.002
Prüfung Vortrag + Bericht in Gruppen von maximal 4 Teilnehmern
Moodle Kurs-ID: 26941 - Einschreibeschlüssel: TZI21/22

Digitalisierung und Industrie 4.0 stellen neuartige Herausforderungen an die Zuverlässigkeitstechnik. Das Erfassen und Überwachen von Maschinen in Echtzeit ermöglichen die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsanlagen zu verbessern, wodurch Wartungskosten reduziert werden können. Dies erfordert statistische Kenntnisse, um multivariate Datensätze verarbeiten zu können. Ziel dieser Lehrveranstaltung ist es, einen Überblick über Methoden des maschinellen Lernens zu geben, die für die vorausschauende Instandhaltung und Zustandsüberwachung in Echtzeit (Condition-Monitoring) relevant sind. Mit Hilfe dieser Methoden können bspw. Systemzustände automatisch klassifiziert und Ausfallzeitpunkte oder Restnutzungsdauern (RUL) prognostiziert werden. Die Studierenden werden verschiedene Algorithmen, mit Hilfe der Open-Source-Software R, auf reale Daten anwenden.

  1. Einleitendes Beispiel: Die Kompressorindustrie
  2. Grundlagen der beschreibenden Statistik
  3. Nicht-überwachte Methoden zur Visualisierung multivariater Daten
  4. Überwachte Methoden zur Ausfallprognose und -klassifizierung
  5. Seminararbeit mit R

    

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