Seminar

Condition-/ Prozessmonitoring & Predictive Maintenance

Veranstaltungsnummer: 02SE295

Mit Teilnahmebescheinigung

  • Abgrenzung der Begriffe Condition- und Prozess-Überwachung, Prädiktive Wartung und Big Data-Analysen
  • Funktionsweise von unterschiedlichen Sensoren und deren ­Einsatzgebiete
  • Vorstellung von Methoden der Zustandsanalyse und der Prädiktiven Wartung wie z.B. Schwellwert, RMS, FFT und modellbasierte Analysen
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Kommende Termine:

29. – 30. Juni 2021
Form eines Online-Seminars

Verfügbar

02. – 03. November 2021
Frankfurt am Main

Verfügbar

22. – 23. Februar 2022
Hamburg

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Hinweis

Dieses Seminar wird auch als Online-Seminar angeboten! Sie erhalten bei Buchung eines Online-Seminars einen Gutschein im Wert von 100 €.

Im Rahmen der Digitalisierung von heutigen Maschinen und Anlagen taucht immer wieder die Fragestellung auf: „Was tun wir mit den Daten?“. In diesem Kontext hat die Prozess- und Zustandsüberwachung, auch Condition-/Prozessmonitoring genannt, sowie die Prädiktive Wartung einen neuen Fokus bekommen. Anlagenverfügbarkeit ist das zentrale Thema heutiger Anlagen. Das Seminar wird Ihnen helfen, Funktionsweise und Anwendung von Sensoren, Auswertemethoden der Prozess-/Zustandsüberwachung und der Prädiktiven Wartung sowie Ansätze von Big Data-Analysen zu verstehen und im Kontext Ihrer Anlage zu bewerten. Dadurch bietet es sowohl Entscheidern als auch Systemverantwortlichen einen Einblick in den Stand der Technik.

Es werden unter anderem die sensorischen Grundprinzipien von DMS und piezobasierten Sensoren sowie der Aufbau von Kraft- und Beschleunigungssensoren vermittelt. Darüber hinaus werden die Themenbereiche Prozessüberwachung (Process Monitoring), Zustandsüberwachung (Condition Monitoring), Prädiktive Wartung und Big Data Analyse voneinander abgegrenzt und anhand praktischer Einsatzbeispiele erläutert. Schwerpunktmäßig werden Anwendungen in der Anlagentechnik und im Bereich Werkzeugmaschinen vorgestellt.

Top-Themen

  • Abgrenzung der Begriffe Condition- und Prozess-Überwachung, Prädiktive Wartung und Big Data-Analysen
  • Funktionsweise von unterschiedlichen Sensoren und deren ­Einsatzgebiete
  • Vorstellung von Methoden der Zustandsanalyse und der Prädiktiven Wartung wie z.B. Schwellwert, RMS, FFT und modellbasierte Analysen
  • Herangehensweisen der Zustands-/Prozessüberwachung - von der Sensorauswahl über Implementation bis hin zu Big Data & Prädiktiver Wartung
  • Vorstellung diverser Systeme am Markt

Ablauf des Seminars "Condition-/ Prozessmonitoring & Predictive Maintenance"

Erfahren Sie im Seminar "Condition-/ Prozessmonitoring & Predictive Maintenance" mehr zu folgenden Themen:

Einführung:

  • Hintergründe und Begrifflichkeiten zu dem Thema Prozess-/ Zustandsüberwachung und Prädiktive Wartung
  • Einflussgrößen auf die Maschine und den Prozess:
  • Steuerung, Antriebe
  • Messsysteme und Sensorik
  • Maschinenkonstruktion, Übertragungselemente
  • Werkzeug, Rohteil, Ver- und Entsorgungssystem
  • Umwelt, Mensch
  • Verbindung von Überwachungssystemen und Maschine
  • Kategorisierung der Überwachung
  • Was muss überwacht werden?
  • Wo soll es überwacht werden?
  • Womit soll es überwacht werden?
  • Wie ist das physikalische Prinzip der Überwachung?
  • Wann ist es zu überwachen?

Grundlagen der Signalgewinnung – Externe Sensorik:

  • Vorstellung von Sensoren für die Prozess- und Zustands-
    überwachung
  • DMS-Elemente
  • Piezoeffekt
  • Kraft- und Drehmomentsensoren
  • Beschleunigungs-/Körperschallsensoren
  • Druck-/Durchflusssensoren
  • Temperatursensoren und Wärmebildkameras
  • Vorstellung von Einsatzorten

Grundlagen der Signalgewinnung – Steuerungsdaten:

  • Digitale – Analoge Anbindung an Steuerungen
  • Prozess- und Zustandsüberwachung anhand von
    Antriebsgrößen
  • Besonderheiten bei der Überwachung von Anlagen








 Systeme zur Zustandsüberwachung:

  • Vorstellung von Systemen zur Zustandsüberwachung
  • Grundlagen der Signalgewinnung, Steuerungsdaten
  • Methoden zur Zustandsüberwachung
  • Schwellwerte
  • Toleranzbänder
  • FFT
  • Aktive/Passive Analyseverfahren
  • Normen/Richtlinien für Schwingungsüberwachung
  • Messpunkte für die Sensorplatzierung
  • Vorstellung einer Auswahl von Überwachungssystemen und deren Besonderheiten
  • Praktische Grenzen der Zustandsüberwachung: Zustands­überwachung im Prozess, Auswertbarkeit der Signale, Big Data

Grundlagen der Prozessüberwachung:

  • Unterschiede zwischen Prozess- und Zustandsüberwachung
  • Problemstellungen der Prozessüberwachung und
    deren Behebung
  • Welche Faktoren haben Einfluss auf das Prozesssignal:
  • Arbeitsleistung
  • Reibung der Achsen
  • Beschleunigung der Achsen
  • Material
  • Filterfunktionen zur Beseitigung von Störungen
  • Stand der Technik in Bezug auf Methoden: selbstlernende
    Systeme, dynamische Toleranzgrenzen
  • Prozessauswertungen und Analysen

Big Data-Analysen:

  • Infrastruktur zur Massenauswertung von Anlagendaten
  • Vorstellung von Analyseansätzen
    (Hypothesengetrieben, Datengetrieben)
  • Vorstellung von Unterstützungsfirmen im Themenbereich
    Big Data Analytic
  • Wie werde ich Big Data-Analytics ready?

Zielgruppe

Das Seminar "Condition-/ Prozessmonitoring & Predictive Maintenance" richtet sich an Ingenieure aus den Bereichen:

  • Instandhaltung und Qualitätswesen
  • Fertigungsplanung, Automatisierung, Steuerungstechnik
  • Stabstelle Digitalisierung
  • Forschung und Entwicklung
  • Mess-, Regelungs- und Diagnosesysteme

Ihr Referent für das Seminar "Condition-/ Prozessmonitoring & Predictive Maintenance":

Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Kfm. Joachim Imiela, Geschäftsführer, OptVia Unternehmensberatung, Haste

Joachim Imiela studierte Elektrotechnik mit Fachrichtung Mechatronik an der Universität Hannover und Wirtschaftswissenschaften an der Fernuniversität Hagen. Während seiner Assistentenzeit am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen promovierte er auf dem Gebiet der Verfügbarkeitssicherung von Werkzeugmaschinen durch modelbasierte Verschleißüberwachung. Danach folgten berufliche Stationen bei der OSIF GmbH, Garbsen mit der Entwicklung von Systemen zur Prozesskontrolle mittels optischer Technologien sowie bei der Komet Brinkhaus GmbH, die Systeme zur Prozess- und Zustandsüberwachung an Werkzeugmaschinen entwickelt. 2011 wurde er als Professor für Automatisierungstechnik an die Hochschule Hannover berufen. Neben der Lehrtätigkeit in der Hochschule bietet er mit seinem Unternehmen OptVia Beratungsdienstleistung in den Bereichen Prozess-/Zustandsüberwachung und prädiktive Wartung sowie den Themenfeldern Digitalisierung, Vernetzung und Verfügbarkeitssteigerung (OEE) von Maschinen an.

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