Logo

Komponenten, die in Systemen zum Einsatz kommen, wie z. B. Lager in Maschinen, werden oft deutlich vor Erreichen der technisch möglichen Nutzungsdauer ausgetauscht und vorzeitig einer stofflichen Verwertung bzw. einer Entsorgung zugeführt. Die Verbundpartner wollen anhand ausgewählter Anwendungsfälle aufzeigen, dass eine dezentrale Zustandsbestimmung mit einer Prognose der Restnutzungsdauer zu einer längeren Nutzung führen kann und so einen Beitrag zur verbesserten Ressourceneffizienz leistet.

Schnelllebigkeit statt Nachhaltigkeit

Bauteile in technischen Systemen, wie z. B. Lager, werden regelmäßig nach Wartungsplan ersetzt, obwohl sie noch ein Mehrfaches der bisherigen Dauer genutzt werden könnten. Ein Grund dafür ist häufig die Unsicherheit bezüglich des tatsächlichen Zustands der Komponenten und der zu erwartenden Restlebensdauer, weil deren Bestimmung mit vorhandenen Mitteln oder Daten nicht möglich oder im Verhältnis zum Nutzen zu aufwändig ist. Als weitere Barriere für die Weiternutzung kommt hinzu, dass die Geschäftsmodelle der beteiligten Unternehmen häufig nicht auf eine Weiterverwendung der Komponenten ausgerichtet sind. Ein Hersteller hat z. B. häufig das Interesse, lieber neue Produkte zu verkaufen, statt die Weiternutzung gebrauchter Produkte zu unterstützen, nicht zuletzt aus Gründen der Gewährleistung und der Margen. Im Ergebnis führt dies zu unnötig hohen Kosten und belastet durch den erhöhten Ressourcenverbrauch die Umwelt.

Sicherheit der Lebensdauer

Das Projektkonsortium von "LongLife" will die Barrieren für eine längere Nutzung technischer Komponenten abbauen und damit zu einer deutlichen Ressourceneinsparung beitragen. Dies soll über die Kombination von technischen und betriebswirtschaftlichen Elementen erreicht werden. Zum einen werden Methoden und Werkzeuge für eine möglichst sichere Prognose der Restlebensdauer von gebrauchten technischen Komponenten entwickelt. Zum anderen sollen innovative Referenz-Geschäftsmodelle entstehen, die auf diese Prognosen aufbauen und eine Weiterverwendung, z. B. als kaskadierte Nutzung, für alle Beteiligten wirtschaftlich interessant
machen.

Die Motivation der Anwendungspartnerinnen und -partner liegt darin, bei Problemen mit einem Gesamtsystem schnell eine Einschätzung zum Zustand der betrachteten Komponenten zu erhalten. Darauf auf- bauend kann dann beispielsweise entschieden werden, ob die Komponente noch länger genutzt und auf einen kostenträchtigen Einsatz von Service-Personal, insbesondere im Ausland, verzichtet werden kann. Ergänzend sollen den Nutzern der Komponenten als Service gegebenenfalls ergänzende Hinweise für einen Not-Betrieb bis zum nächsten Service bereitgestellt werden.

Die Innovation des Projektansatzes

Drei Merkmale unterscheiden in ihrer Kombination den "LongLife"-Ansatz von bestehenden Methoden zur Analyse von Komponenten: Die Option für einen dezentralen Einsatz; eine Plattform, die auf Künstlicher Intelligenz basiert und die Restlebensdauer bestimmt; sowie Geschäftsmodelle, die den Zugriff auf Daten unterstützen und die Weiternutzung der Komponente für die Beteiligten wie Komponentenherstellerinnen und -hersteller, Systemlieferanten und Systemnutzende lukrativ machen.

Das Ergebnis soll effektiv zur Erreichung der Ziele der Fördermaßnahme "ReziProK" beitragen. Eine optimale Nutzungsdauer der Komponenten wird ebenso angestrebt wie den Wert von Produkten, Komponenten und ähnlichem so lange wie möglich zu erhalten und möglichst wenig Abfall zu erzeugen. Gerade für Deutschland, wo eine ausgeprägte Kompetenz im Maschinen- und Anlagenbau vorhanden ist, verspricht sich das Forschungsteam hohes Geschäftspotenzial seiner Erkenntnisse.

Im Verbundvorhaben werden dafür eine passende Sensorik sowie in Kombination mit informationstechnischen Fragestellungen wie Datentechnik, Auswertealgorithmen, Vorhersagemodellen etc. eine Software entwickelt. Eine reale Einschätzung des jeweiligen Zustands der betrachteten Komponenten mit dem Ausblick auf die Restlebensdauer soll damit ermöglicht werden. Das Projektkonsortium besteht dementsprechend aus Maschinenbauunternehmen, Experten für Künstliche Intelligenz, Datentechnik, Smart-Sensor-Komponenten sowie eingebettete Systeme und einem wissenschaftlichen Partner, der Know-how zu Auslegung und Analyse von technischen Systemen, Geschäftsmodellen und Nachhaltigkeit einbringt.

Erste Ergebnisse des Projekts

Finden Sie hier erste Antworten für die Weiternutzung technischer Systeme und weitere Ergebnisse des Projekts.

 


Publikationen

Projektblatt (August 2019)
Das Projektblatt bietet einen anschaulichen Überblick über das Forschungsprojekt.

 

Beiträge zu der ReziProK Kick-off Veranstaltung im Dezember 2019

Poster Nr.1 (Dezember 2019)

Poster Nr.2 (Dezember 2019)

Präsentation (Dezember 2019)