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Smart Machine Monitoring im Case RITTAL

Der Case RITTAL auf der Hannover Messe

Im MĂ€rz 2018 wurde von Siemens die MindSphere Open Space Challenge ausgerufen. Wir, die Trevisto AG, stellten uns gerne der Herausforderung dieses internationalen Wettbewerbes.

FĂŒr die weltweiten Teilnehmer wurden 11 verschiedene Problemstellungen von Unternehmen zur Lösung ausgeschrieben.

Ziel der Challenge war es, Konzepte, Ideen, Devices oder Anwendungen zu entwickeln um die jeweiligen Probleme anzugehen. Alle eingereichten Lösungen wurden von einer Jury bewertet.

Case RITTAL GmbH & Co. KG

Die Problemstellung der Firma Rittal bestand darin, eine intelligente Form von Predictive Maintenance oder Machine Monitoring fĂŒr GerĂ€te die von der Firma produziert werden eingefĂŒhrt werden. DarĂŒber hinaus sollte die Planung von Wartungsarbeiten effizienter gestaltet werden.

Unsere Lösung

  • eine elegante Umsetzung von Predictive Maintenance/Machine Monitoring
  • eine algorithmische Lösung basierend auf Neuronalen Netzen zur Priorisierung von Wartungsarbeiten

Smart Machine Condition Monitoring

FĂŒr den Lösungsansatz wurden die komplexen, hochdimensionalen Sensordaten verschiedener Maschinentypen in einem Score zusammengefasst. Dieser Score liefert Auskunft ĂŒber den Zustand einer Maschine. So kann die KomplexitĂ€t reduziert und Handlungsbedarf sofort erkannt werden.

Die Lösung basiert auf neuronalen Netzen. Diese benötigen fĂŒr den Lernprozess normaler Weise historische Daten aus der Beschreibung von MaschinenzustĂ€nden. Dies war hier nicht notwendig und stellt im Hinblick auf die Implementierung einen großen Vorteil dar.

Der Score einer Maschine macht es möglich, den Maschinenzustand im Zeitablauf darzustellen.

So wird sichtbar, wie schnell eine Maschine abgenutzt wird und ermöglicht eine effizientere Gestaltung der Ressourcen fĂŒr Service- oder WartungseinsĂ€tze.

Service Appointment Priorisation

Die Datengrundlage fĂŒr den zweiten Teil der Lösung wurde bereits geschaffen. Im zweiten Teil der Lösung sollten Wartungsarbeiten, unter BerĂŒcksichtigung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und Fahrtkosten, mittels kĂŒnstlicher Intelligenz priorisiert werden.

Das Finale

Als Finalisten hatten wir die Ehre, wĂ€hrend der Hannover Messe auf der MindSphere Open Stage unsere Lösung zu pitchen. Hierbei wurde durch die Jury – bestehend aus Datenspezialisten, ausgewĂ€hlten ReprĂ€sentanten von Siemens und Vertretern der jeweiligen betroffenen Unternehmen – ein Sieger gewĂ€hlt. Per Livestream hatten die Zuschauer außerdem die Möglichkeit, wĂ€hrend der VortrĂ€ge abzustimmen und einen Publikumspreis zu vergeben. 

Unseren pitch im RITTAL-Case können Sie sich hier auch nachtrÀglich noch anschauen:

LINK ZUM VIDEO