Ein Hersteller von Linearachsen erfährt, dass sein unerwartete Ausfälle seiner Komponenten während des Betriebs beim Kunden in einer Produktion auftreten. Fehlbedienungen des Kunden können allerdings nicht nachgewiesen werden.
Vorgehen
- Anbringung von Schwingungssensoren an den Linearachsen
- Vorverarbeitung und Weitergabe der Daten über AWS Greengrass Edge Computing.
- Echtzeit-Analyse der Schwingungsdaten auf Edge-Gerät. Start mit Condition-Based Monitoring. Anschließend A/B-Tests mit Linearen Regressions Algorithmen
- Weiterverarbeitung der Daten in AWS Cloud und Visualisierung der Ergebnisse über Kibana
Ergebnis
- Bei 85% der aufgetretenen Fehler konnte eine Fehlbedienung des Kunden festgestellt werden (z.B. Überschreitung der max. Last)
- Die Fehlerhäufigkeit konnte um 60% reduziert werden, da außergewöhnliche Schwingungen frühzeitig erkannt worden sind
- Nach 2-monatiger Laufzeit konnte der Lineare Regressions Algorithmus Fehler
besser vorhersagen als es durch Condition-Based Monitoring möglich war
Nutzen
- Reduzierung von Fehlbedienung des Kunden
- Reduzierung der gesamten Fehlerhäufigkeit
- Verbesserung der Fehlervorhersage
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