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Web-Diagnose von Produktionsanlagen

Ein neu entwickeltes Diagnose-Tool ermöglicht die weltweite Fernüberwachung von komplexen Fertigungsanlagen in Echtzeit.

Technologien

Industrie 4.0, Java, Spring, AngularJS, Webservices / REST, LabView

Ziele

Entwicklung eines leicht verständlichen Diagnosetools für Produktionsanlagen.

Ausgangslage

Die Firma LCA Automation AG baut Produktionsanlagen für die Automobilindustrie. Eine reibungslose Funktion ist wichtig ‒ Unterbrüche kommen den Kunden der Küssnachter Firma teuer zu stehen. Um das zu verhindern, sind regelmässige Diagnosen der Anlagen üblich. Das Problem: Allfällige Unterbrüche können nur nachträglich, wenn es schon zu spät ist, analysiert werden. Zudem sind die wöchentlichen Diagnose-Berichte meist zu komplex, um von den verantwortlichen Fachleuten ausreichend interpretiert zu werden.

Ergebnis

Zusammen mit den Fachleuten der LCA haben die Forschenden der Hochschule für Technik FHNW ein neues Diagnosetool entwickelt. Kern davon sind zahlreiche Sensoren, Webcams, Vibrations-, Temperatur- und Strommesser. Die Messdaten werden kontinuierlich analysiert und in regelmässigen Intervallen in bereits vorverarbeiteter Form an einen zentralen Datenspeicher gesendet. Eine intelligente Software interpretiert die Daten und warnt automatisch, wenn ungewöhnliche Werte gemessen werden. Das Diagnosetool kann auch Videodaten verarbeiten: Mit einer einfachen Webcam wird zum Beispiel ein Förderband gefilmt. Machen sich auf dessen Oberfläche Verschleisspuren bemerkbar, erkennt das die Software und schlägt frühzeitig Alarm. Das Überwachungstool ist webbasiert: So können die verantwortlichen Ingenieure oder Manager den Zustand der Anlagen jederzeit überwachen. Tritt ein Problem auf, können sie sich sofort per Mausklick ein Bild der Situation machen. Mit den Rückmeldungen ihrer Kunden kann LCA Automation die Anlagen laufend optimieren.

Projekt-Information

Auftraggeber
LCA Automation
Ausführung
Institut für Automation FHNW
Institut für Mobile und Verteilte Systeme FHNW
Förderung
Kommission für Technologie und Innovation KTI
Projektteam
Prof. Dr. David Zogg
Prof. Dr. Jürg Luthiger
Thekla Müller
Matthias Krebs
Emanuel Hediger
Mark Zeman

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