Einführung von MBSE – Eine Fallstudie
Von Dr. Paulin Kantue
Durch die Einführung von MBSE und digitalen Zwillingstechnologien können europäische Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen erzielen, die Betriebseffizienz verbessern und zu umfassenderen Nachhaltigkeitszielen beitragen. Mehr erfahren
Problemdefinition
Eine wertvolle Maschine fällt vorzeitig aus, was für Frustration bei den Wartungstechnikern sorgt.
Die Maschine weist sichtbare Schäden wie Rost, lose Teile oder Rauchentwicklung auf. Im letzten Wartungsbericht wurden keine festgestellt .
Anforderungsanalyse
Anstelle des üblichen Whiteboards oder Excel-Tabellenblatts mit einer Liste von Problemen, Terminen und Links wird ein Rahmen für die Datenerfassung verwendet.
Daten aller kritischen Komponenten werden besprochen, gesammelt und zur Ermittlung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verwendet.
Modellerstellung
Ingenieure entwickeln einen digitalen Zwilling der Maschine und integrieren Echtzeit-Sensordaten und Simulationen, um Fehler vorherzusagen, bevor sie auftreten.
Dieses virtuelle Modell wird unter verschiedenen Bedingungen getestet, um Wartungsstrategien zu optimieren .
Systemdesign und -optimierung
Mithilfe der Erkenntnisse aus dem digitalen Zwilling entwerfen Ingenieure Schlüsselkomponenten neu und implementieren Algorithmen zur vorausschauenden Wartung, um die Effizienz zu steigern und Ausfälle zu reduzieren.
IoT-Sensoren und KI-gesteuerte Diagnose sind in das System integriert.
Implementierung und Tests
Die neu optimierten Maschinenkomponenten und das vorausschauende Wartungssystem werden in einer realen Umgebung installiert .
Ingenieure führen Live-Tests durch, um die Leistung mit früheren Wartungsmodellen zu vergleichen .
Bereitstellung und kontinuierliche Überwachung
Das System ist vollständig implementiert und eine kontinuierliche Überwachung erfolgt über IoT-Dashboards , die die Ingenieure warnen, bevor Fehler auftreten.
Durch KI-basierte Analysen werden Wartungspläne kontinuierlich verfeinert .