Fachgebiet für Verkehrssicherheit und Zuverlässigkeit

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)
Termin Wintersemester, mittwochs um 16:00 Uhr im Raum W.09.002 ab dem 19.10.2022
Prüfung Hausarbeit + Präsentation in Gruppen von maximal 4 Teilnehmern
Moodle Kurs-ID: 18239 - Einschreibeschlüssel: TZI22/23

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 zur Verarbeitung multivariater Datensätze. Ziel dieser Lehrveranstaltung ist es, einen Überblick über statistische Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens zu geben, die für die vorausschauende Instandhaltung und Zustandsüberwachung in Echtzeit (Condition-Monitoring) relevant sind. Mit Hilfe dieser Methoden können beispielsweise 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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