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Forschungsprojekte

Im Forschungsbereich sind mehrere Forschungsprojekte aus den Themengebieten Zuverlässigkeitstechnik und PHM angesiedelt. Die bearbeiteten Fragestellungen sind vielfältig und reichen von grundlegenden theoretisch-methodischen Problemstellungen bis hin zur der Entwicklung und Umsetzung von konkreten Anwendungen. Die Forschungsprojekte werden sowohl mit Kooperationspartnern aus der Industrie und der Wissenschaft wie auch hochschulintern durchgeführt. Darüber hinaus werden im Forschungsbereich mehrere Promotionsvorhaben der wissenschaftlichen Mitarbeiter in Kooperation mit der Universität Stuttgart, beispielsweise über das kooperative Promotionskolleg PROMISE 4.0 durchgeführt.

Vorstellung ausgewählter Projekte

Smart Grind

Projektbeschreibung

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Marcel Braig

Kooperationspartner: Allmendinger Elektromechanik KG

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Das Ziel dieses Forschungsvorhaben ist die Entwicklung eines universellen Retrofit-Systems zur Prozessoptimierung bei Flachschleifmaschinen. Die Bahnplanung des Schleifprozesses soll durch die Berücksichtigung des tatsächlichen Materialabtrags optimiert werden. Dies bedeutet, dass ausschließlich Oberflächen überschliffen werden, bei denen eine Schleifbearbeitung erforderlich ist. Dieser Ansatz, basierend auf einer intelligenten Auswertung hochfrequenter Antriebsdaten der NC-Steuerung, bietet das Potenzial einer signifikanten Verkürzung der Bearbeitungszeit und kann somit die Wirtschaftlichkeit des Flachschleifprozesses maßgeblich steigern. Zudem wird im Rahmen dieses Projektes eine Zustandsdiagnose und –prognose des Schleifscheibenzustands unter Verwendung von Verfahren des maschinellen Lernens realisiert. Kenntnisse über den Zustand der Schleifscheibe tragen zum einen zur Einhaltung der hohen Qualitätsanforderungen an die Oberflächengüte sowie die Form- und Lagetoleranzen bei der Schleifbearbeitung bei. Zum anderen ermöglichen diese Kenntnisse die Umsetzung von bedarfsgerechten Konditionierintervallen, sodass die Standzeit optimal ausgenutzt werden kann (Ressourceneffizienz). Die Auswertung der Daten für die Berechnung der optimierten Bahnplanung sowie der Zustandsdiagnose –und prognose erfolgt hierbei maschinennah in einer Edge. Die Vorteile liegen neben der Einhaltung von hohen Sicherheitsstandards beim Umgang mit sensiblen Produktionsdaten sowie in einer geringen Latenz bei der Datenübertragung.

Prognostics

Projektbeschreibung

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Fabian Mauthe

Kooperationspartner: CHIRON Group SE, IMS Gear SE & Co. KGaA, Festo AG & Co. KG

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Das Forschungsprojekt hat zum Ziel, Anwender, insbesondere KMU, in die Lage zu versetzen, fortschrittliche Instandhaltungsstrategien, vorranging Predictive Maintenance, zu realisieren. Zu diesem Zweck wird eine Bewertungs- und Auswahlmethodik unter Berücksichtigung von anwendungsspezifischen und industrienahen Randbedingungen entwickelt. Entsprechend dieser Kategorisierung werden reale Degradationsdatensätze erzeugt und frei zugänglich gemacht. Dies unterstützt entsprechende Anwendervorhaben zum einen bei der Auswahl geeigneter Methoden und zum anderen bei der Einschätzung von Umsetzbarkeit und Risiken. Die Methode kann hierbei datengetrieben sein, z.B. ein künstliches neuronales Netz oder Support Vector Machines. Die Prognosemethode kann auch modellbasiert sein und ein physikalisches Modell des Degradationsprozesses verwenden, z.B. eine Rissfortschrittsgleichung oder ein Verschleißmodell. Die beschriebenen Möglichkeiten sind in nachfolgender Abbildung graphisch dargestellt.

Die große Mehrheit der bestehenden PHM-Forschungen befassen sich nicht mit der Auswahl und Bewertung, sondern mit der Entwicklung oder Weiterentwicklung von Prognosemethoden oder deren exemplarischem Einsatz auf eine einzige Problemstellung. Für einen Einstieg in die Umsetzung von Predictive Maintenance ist jedoch eine Methodik zur Bewertung und Auswahl geeigneter Methoden, besonders für Anwender essenziell. Das Forschungsprojekt verfolgt das Ziel, die Lücken im Stand der Forschung und Technik zu schließen und somit einen bedeutenden Teil zur weiteren Verbreitung von Predictive Maintenance beizutragen. Der Innovationsgehalt liegt besonders in der Verknüpfung von grundlegenden Forschungsergebnissen bei der Entwicklung von Prognosemethoden mit den tatsächlichen Anforderungen aus der industriellen Praxis. In diesem Forschungsprojekt kooperiert die Hochschule Esslingen mit drei Industriepartnern verschiedener Größe. Gefördert wird das Projekt vom Land Baden-Württemberg.

Data-driven to hybrid

Projektbeschreibung

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Simon Hagmeyer

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Erweiterung datengetriebener Diagnose- und Prognosemethoden des Prognostics and Health Managements zu hybriden Methoden durch Integration von Kenntnissen über den Degradationsprozess

Dieses Forschungsvorhaben setzt sich mit den Ansätzen zur Diagnose und der Prognose des Degradationszustands technischer Systeme auseinander. Die verschiedenen Ansätze hierzu lassen sich einteilen in modellbasiert, hybrid und datengetrieben. Bei den modellbasierten Methoden wird das Degradationsverhalten in einem physikalischen Modell abgebildet. Ein verbreitetes Beispiel einer solchen physikalischen Modellierung stellen Rissfortschrittsmodelle wie das Paris-Erdogan-Law dar. Diese beschreiben die Rissermüdung unter zyklischer Belastung. Aufgrund der hohen Komplexität des Degradationsprozesses vieler technischer Systeme ist jedoch die detaillierte Umsetzung des modellbasierten Ansatzes mit erheblichem Aufwand verbunden. Die als datengetrieben bezeichneten Diagnose- und Prognosemethoden besitzen demgegenüber den Vorteil, dass kein oder nur kaum Kenntnisse über das jeweilige Degradationsverhalten für ihren Einsatz erforderlich sind. Zuzuordnen sind diese Methoden den Grundlagengebieten Statistik und maschinelles Lernen. Bei diesen Methoden wird lediglich der mathematische Zusammenhang zwischen Messgrößen und der Degradation nachgebildet. Der hybride Ansatz stellt, gemäß seiner Bezeichnung, eine Vereinigung der beiden zuvor beschriebenen Ansätze dar.

Das Forschungsvorhaben untersucht die Fragestellung wie Kenntnisse über die Physik des vorliegenden Degradationsprozesses für eine Verbesserung datengetriebener PHM-Applikationen verwendet werden können. Unter der Voraussetzung von ausreichend Trainingsdaten, können mit datengetriebenen Methoden wie den künstlichen neuronalen Netzen sehr gute Leistungen erzielt werden. Allerdings ist eine der zentralen Problemstellungen bei PHM, dass die Erzeugung von Lebensdauerdaten technischer Systeme in der Regel sehr kosten- und zeitintensiv ist. Daher bietet die Einbindung von bereits vorhandenen Kenntnissen über den Degradationsprozess einen effizienten Alternativweg. Diese Einbindung beginnt bei einzelnen physikalischen Gesetzmäßigkeiten, welche als Randbedingungen von dem datengetriebenen Modell eingehalten werden müssen. Sollten hingegen tiefgreifende Kenntnisse vorhanden sein, so umfasst die Einbindung auch eine Erstellung physikalischer Modelle und deren Fusion mit datengetriebenen Modellen, um ein hybrides Modellensemble zu bilden. Das Forschungsvorhaben untersucht damit für die grundlegende Problemstellung der geringen Verfügbarkeit von Daten bei PHM einen ergänzenden Lösungsansatz zu dem Forschungshaben Similar Systems.

Similar Systems & Similar Processes

Projektbeschreibung

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

Projektbearbeiter: Marcel Braig

Kurzbeschreibung des Forschungsvorhabens:

Für die Diagnose, Prognose und Überwachung des Gesundheitszustands bzw. der verbleibenden Restlebensdauer von technischen Systemen sind Methoden nötig, die das Systemverhalten, mögliche Fehlerzustände und die auftretende Degradation nachbilden können. Üblicherweise werden diese Methoden in physikalisch modellbasiert und datengetrieben unterteilt. Erstere basieren auf einem tiefen Verständnis des betrachteten Systems und dessen Degradationsverhaltens. Die Modellierung ist jedoch aufwendig und bei komplexen Systemen nur beschränkt möglich. Daher stellen datengetriebene Methoden eine bedeutende Alternative dar. Diese extrahieren Wissen über ein System nur auf Basis von Daten. Entscheidend für den Erfolg von datenbasierten Ansätzen ist jedoch eine ausreichend große Menge an Trainingsdaten. Datenerzeugung und deren Aufbereitung sind allerdings mit einem hohen zeitlichen und monetären Aufwand verbunden. Zudem sind bei neuartigen Systemen (z. B. einer neuen Maschinengeneration) sowie Systemen, die nur in geringer Stückzahl gefertigt werden, oft nur wenige Laufzeit- und Run-to-Failure-Daten verfügbar.

Das geplante Forschungsvorhaben verfolgt den Ansatz, für das Training von datengetriebenen Methoden, Wissen (Daten oder Modelle) von ähnlichen Systemen bzw. Prozessen (sogenannten Similar Systems bzw. Similar Processes) zu nutzen. Damit soll die nötige Datenmenge vom zu untersuchenden System bzw. Prozess selbst reduziert werden. Beispielsweise kann Wissen über das Degradationsverhalten eines offenen Rillenkugellagers für eine geschlossene Variante ähnlicher Dimensionierung genutzt werden. Die Ansätze lassen sich auf einzelne Bauteile (z. B. Lager, Achsen, Wellen), auf Maschinen (z. B. in der Fertigung), auf Produkte (z. B. Getriebe, Motoren) oder auch auf ähnliche Fertigungsprozesse (z. B. Spritzguss, spanende Fertigung, automatisierte Montageanlagen) anwenden. Im Forschungsbereich wurden bereits erfolgreich eigene Voruntersuchungen durchgeführt und das Thema wird aktuell in einem Projekt weiterführend untersucht.

Promotionen

Laufende Promotionen


Erweiterung datengetriebener Diagnose- und Prognosemethoden des Prognostics and Health Managements zu hybriden Methoden durch Integration von Kenntnissen über den Degradationsprozess

Dieses Promotionsvorhaben auf dem Gebiet des Prognostics and Health Managements wird in einer Kooperation zwischen dem Forschungsbereich und dem Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universität Stuttgart durchgeführt. Der Doktorand ist Mitglied des Promotionskollegs PROMISE 4.0. Die im Rahmen des Promotionsvorhabens untersuchte Themenstellung ist der Beschreibung des Forschungsvorhabens data-driven to hybrid zu entnehmen.

Kooperations-Universität: Universität Stuttgart
Erstbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl
Zweitbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler
Doktorand: Simon Hagmeyer

 

 

Auswahl- und Umsetzungsmethodik für Prognoseverfahren zur Restlebensdauervorhersage eines technischen Systems unter Berücksichtigung praxisrelevanter und anwendungsspezifischer Randbedingungen

Dieses Forschungsvorhaben mit dem Ziel der Promotion auf dem Gebiet des Prognostics and Health Managements (PHM) wird in einer Kooperation des Forschungsbereichs Zuverlässigkeitstechnik und Prognostics and Health Management der Hochschule Esslingen mit dem Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universität Stuttgart durchgeführt.

Zur Prognose der Restlebensdauer eines technischen Systems existieren eine Vielzahl an möglichen Prognoseverfahren. Diese können in datengetriebene, modellbasierte oder hybride Ansätze unterteilt werden.

Ziel dieses Forschungsvorhabens ist eine Auswahl- und Umsetzungsmethodik unter Berücksichtigung von praxisrelevanten und anwendungsspezifischen Datenlagen zu erforschen. Der Schwerpunkt liegt besonders in der Verknüpfung von grundlegenden Forschungsergebnissen bei der Entwicklung von Prognoseverfahren mit den tatsächlichen Anforderungen aus der industriellen Praxis.

Kooperations-Universität: Universität Stuttgart
Erstbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Marco Huber
Zweitbetreuung: Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler
Doktorand: Fabian Mauthe

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Peter Zeiler
Prof. Dr.-Ing. Peter Zeiler

 

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