Unter dem Stichwort "Industrie 4.0" ist derzeit häufig die Rede von der intelligenten Fabrik. Neben der Selbstoptimierung der Produktion spielt hier die automatische Zustandsdiagnose und -prognose eine zentrale Rolle. Selbst wenn die Industrie noch mitten in der Phase 3.0 steckt, werden die analytischen Verfahren und Algorithmen zur Interpretation des Zustands schon heute genutzt. Sie sind die Basis für die zustandsorientierte Instandhaltung, welche für Investitionsgüter mit langer Lebensdauer und sicherheitsrelevanten Funktionen die ideale Instandhaltungsstrategie darstellt. Dies trifft insbesondere zu, wenn sich die Anlagen in einem weit verzweigten Netz befinden. Für die Wirtschaftlichkeit dieser Strategie spielt die Genauigkeit der Prognose eine wesentliche Rolle. Die wesentliche Aufgabe der Zustandsprognose bei Eisenbahnnetzen ist, aufkommende Anlagenstörungen rechtzeitig zu erkennen und dem Netzinstandhalter anzuzeigen, damit dieser eingreifen kann. Beispielsweise kann der Zustand eines Weichenantriebs anhand des Stellstrombedarfs gemessen werden. Bei erhöhtem Stellstrom steht eventuell ein Ausfall bevor. Ab welcher Stellstromhöhe ein Instandhaltungseinsatz notwendig wird, ist jedoch schwer zu sagen, da der Stellstrom schwankt und teilweise von externen Einflüssen abhängt. Die einfache Genauigkeit eines solchen Weichendiagnosesystems wurde bereits mittels ROC (receiver operating characteristic) ausgewertet. Dieser Auswertung sind Werte für die FPR (false positive rate) und die TPR (true positive rate) für das Beispiel entnommen. Dabei stammen die Messdatenaufzeichnungen von der Deutschen Bahn AG (DB). Wie für die Evaluation gefordert, wurden zwar die Daten aufgezeichnet, aber die Instandhaltung orientierte sich bei ihren Maßnahmen nicht daran. Es wird gezeigt, wie die Genauigkeitsanforderungen an eine Zustandsprognose mit Hilfe der vorgestellten Methode bewertet werden. Durch die Gegenüberstellung von Fehlalarmraten und richtig prognostizierten Störung sowie den damit verbundenen Kosten und Nutzen, ermittelt die Methode die Break-Even-Situation für die betreffende Anlage. Auf relativ einfache Weise kann der Anwender eines Prognoseverfahrens so entscheiden, ob und bei welchen Bedingungen die Genauigkeit ausreichend ist, um wirtschaftlich zu sein. Obwohl sich die vorgestellte Bewertung auf die Genauigkeit konzentriert, kann sie Teil einer Amortisationsrechnung sein. In Verbindung mit Anschaffungskosten und weiteren Kosten der Besitzphase ist es sogar möglich, die Lebenszykluskosten zu bestimmen. Aufdiesem Wege lässt sich auch die Investitionsentscheidung in die Zustandsprognose von Anlagen abwägen und bereits die Instandhaltung optimieren, lange bevor Industrie 4.0 Realität wird.

    Growing attention is currently given to automatic diagnosis and forecast methods of equipment conditions, being as well a future component of the German Government hightech strategy "Industry 4.0" as also part of the current endeavours to improve the economic efficiency of maintenance activities, Yet forecast methods must deliver a sufficient level of precision to really contribute to maintenance cost reductions. This means that only a limited amount of false alarms and not detected incidents can be accepted. As these both are in a mutual interaction, a forecasting system is requested to deliver the right balance. The contribution describes how the forecasting precision is assessed and how it allows users to demonstrate the efficiency of the application of forecasting methods.


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    Title :

    Genauigkeitsanforderungen bei der Anlagenzustandsprognose


    Additional title:

    Precision requirements for equipment condition forecast


    Contributors:

    Published in:

    Der Eisenbahningenieur ; 65 , 9 ; 82-87


    Publication date :

    2014


    Size :

    6 Seiten, Bilder, Tabellen



    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Print


    Language :

    German






    Genauigkeitsanforderungen bei der Messung von Ventilatorgeräuschen

    Forschungsvereinigung für Luft- und Trocknungstechnik | TIBKAT | 1971