ZUverlässigkeit und Verfügbarkeit

Zustandsdiagnose und -prognose

Die zuverlässige Überwachung und präzise Prognose von Komponenten- und Systemzuständen ist entscheidend für maximale Betriebssicherheit und Wirtschaftlichkeit. Der tatsächliche Zustand von Komponenten hängt stark von der realen Nutzung ab und weicht daher oft von den ursprünglichen Annahmen ab. Deshalb setzen wir auf intelligente Modelle und modernste Analysemethoden, um potenzielle Schäden frühzeitig zu erkennen und gezielte Maßnahmen zu ermöglichen. Dazu ist eine kontinuierliche Erhebung von Betriebsbeanspruchungen und das Vorliegen geeigneter Degradationsmodelle notwendig. Wir erarbeiten individuelle physik-, datengetriebene und auf Erfahrung basierende Modelle, um aus den zur Verfügung stehenden Informationen eine Zustandsdiagnose oder -prognose abzuleiten.

Unser Vorgehen:

Datenerfassung: Kontinuierliche Erfassung relevanter Betriebs-/Umweltdaten und anderer Schädigungsparameter.
Datenverarbeitung: Intelligente Analyse und Strukturierung der erfassten Informationen.
Zustandsbewertung: Identifizierung kritischer Abweichungen und frühzeitige Schadenserkennung.
Schadensprognose: Vorhersage möglicher Ausfälle für eine optimierte Planung.
Handlungsempfehlungen: Entwicklung maßgeschneiderter Instandhaltungsstrategien für maximale Verfügbarkeit.

Von der Softwareentwicklung über die Implementierung bis hin zur Bereitstellung von Hardwarelösungen – wir begleiten Sie auf dem Weg zu einer effizienten, datenbasierten Instandhaltungsstrategie.

Basis für die Zustandsüberwachung

Smarte Datenerhebung

Erfolgreiches Condition Monitoring erfordert die gezielte Erfassung relevanter Daten. Auf Basis unseres Verständnisses von Schädigungsmechanismen entwickeln wir passgenaue Datenerfassungskonzepte. Unser Ansatz:

Gezielte Analyse: Identifikation kritischer Versagenspunkte und relevanter Parameter
Intelligente Sensorik: Entwicklung und Integration geeigneter Sensorlösungen
Effiziente Datenpipeline: Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Daten
Virtuelle Sensoren: Ableitung von Schadensindikatoren aus vorhandenen Messgrößen

Durch die Kombination von Simulation, Tests und datenbasierten Verfahren entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen.

Basis für eine Prognose

Individuelle Degradationsmodelle

Um die Lebensdauer und Zuverlässigkeit Ihrer Systeme zu maximieren, sind präzise Schädigungsmodelle unerlässlich. Sie ermöglichen eine fundierte Zustandsdiagnose und -prognose, indem sie die tatsächlichen Belastungen und Beanspruchungen den Systemgrenzen gegenüberstellen. So können der aktuelle Zustand und die Restlebensdauer realistisch abgeschätzt werden.

Unser Ansatz zur Schadensprognose:

Schlüsselparameter identifizieren: Analyse relevanter Einflussfaktoren zur präzisen Vorhersage von Schädigungsmechanismen.
Physik- und datenbasierte Modelle: Kombination von realen Versuchsdaten, Simulationen und modernen Algorithmen.
Datengetriebene Optimierung: Kontinuierliche Anpassung der Modelle an aktuelle Einsatzbedingungen.
Prognose von Restlebensdauer und Ausfällen: Treffsichere Aussagen für eine vorausschauende Instandhaltung.

Unsere digitalen Zwillinge, Reduced-Order-Modelle und Methoden des maschinellen Lernens sorgen für präzise Einblicke und nachhaltige Optimierung Ihrer Systeme.

Kontakt