Как в производственных процессах строительства, так и в процессах добычи минерального сырья мобильные машины являются частью логистической транспортной цепи, в которой отказ одной машины приводит к остановке других машин, что приводит к большим затратам эксплуатанта в связи с выходом оборудования из строя, даже при незначительных повреждениях. Чтобы удовлетворять постоянно растущие требования по сокращению расходов, эти процессы оптимизируются при помощи систем планирования, что позволяет избежать непроизводительных временных промежутков и повышенных затрат ресурсов. Надежность и доступность машин являются, таким образом, ключевыми параметрами, которые прямо и решающим образом влияют на надежность планирования процессов строительства и добычи минерального сырья. Традиционные системы мониторинга состояния оборудования (CMS) являются дорогостоящими и были созданы в основном для применения в стационарных установках. Сегодня передвижные машины оснащены большим количеством датчиков и блоков управления, сигналы которых в принципе имеют очень высокое информационное наполнение. Тем не менее, в силу стоимости и отсутствия методов аналитической обработки, как правило, используется только контроль предельного значения сигналов датчика в качестве защитной функции от критических рабочих состояний без анализа выдаваемых данных и их использования для прогноза состояния машины. В рамках данного проекта будет применён новый косвенный подход. Все данные с датчиков и рабочие данные, доступные сегодня на единице оборудования, должны быть разумно использованы для обнаружения корреляций между повреждениями элементов машины и изменениями в параметрах идеального сигнала, а также для определения оставшегося срока службы оборудования на основе фактических рабочих нагрузок. Таким образом, эксплуатант машины получит основу принятия решений с помощью новой интеллектуальной CMS, которая поможет ему сократить дорогостоящие внезапные сбои оборудования и свести к минимуму и лучше спланировать необходимые работы по техническому обслуживанию.

  • Спонсор Европейские фонды регионального развития

  • Период выполнения 03/2017 – 02/2020

  • Координатор Рейнско-вестфальская высшая техническая школа, г. Ахен

Этот проект финансируется Европейским Союзом и федеральной землёй Северный Рейн-Вестфалия.

Перейти на сайт