修理自己的机器

在欧盟资助的项目SelSus，Fraunhofer科学家在一个财团从研究和行业合作伙伴，在它们发生之前制定维修技术能够生产机器的停机时间预测合作。这允许工厂管理人员在机器故障前纠正故障。该系统甚至可以自动修正某些缺陷。

自修复发动机生产发达的欧盟资助的研究项目的SelSus在项目合作伙伴制造技术机。照片Fraunhofer IPASMT贴片加工

在生产过程中未预料到的机器故障-工厂经理害怕他们，技术人员讨厌他们，经理们只是叹息和影响他们。这样的事件会导致疯狂的维修，抬高成本，影响交付的可靠性，最终削弱公司的竞争力。然而，问题通常只是一个小瑕疵或正常的磨损。然而，如果不被发现，这会导致重大的中断和生产停机时间。

有帮助的是一个诊断程序，能够监控生产线中所有部件的状态，识别问题和弱点，并及时通知责任员工。根据已知的决策支持系统，维修人员可以做出决定并采取有针对性的行动来修复缺陷。理想的情况下不需要中断生产。

正是这是一个基础的想法，但不是唯一的一个，在雄心勃勃的selsus项目内的弗劳恩霍夫制造工程和自动化IPA研究所目前正在研究。“目的不仅仅是监视机器和部件的状态。使用智能软件和传感器网络，这个计划是要发现潜在的薄弱点或明显磨损，系统能够预测潜在的故障足够早，”解释Martin Kasperczyk从Fraunhofer IPA。所开发的诊断模型也直接提供了关于如何纠正问题的建议或建议。项目合作伙伴伊莱克斯在波代诺内，意大利，用这样一个决策支持系统。该系统能够以一定的概率预测潜在的故障，在按下洗衣机面和实际发生的故障诊断。监控机器状态所需的数据部分由传感器提供。他们测量的值，如能源消耗，温度，机油压力，颗粒在石油或振动。德国联邦快递协会和参与的财团也证明了该技术在实践中可靠地发挥作用。

系统自我修复。

该系统甚至能够向单个机器发送控制脉冲。例如，传感器失效的焊接控制可以在安全模式下继续无缝地工作，不会有严重的中断。自我修复和持续生产的能力也给这个项目起了名字。SelSus的完整的项目名称是“自我维持的制造系统的健康监测和寿命长性能管理。”

然而，首先必须克服一些技术障碍。马丁

Kasperczyk说：“最大的挑战之一是分析数据的洪水。毕竟，我们在这里谈论的是预测机器故障或故障的可靠性。你只需编程一两个算法就不可能到达那里。

贝叶斯网络与传感器数据

专家们相信贝叶斯网络。贝叶斯网络是一种数学模型，可以用来计算某一事件或状态发生的概率。该模型表示一组变量及其条件依赖关系。在传感器收集的数据的帮助下，该软件计算了特定的高应力电缆在不久的将来断裂的概率，并在适当的情况下发出信号，表示应该更换。

但SelSus软件不仅依赖于传感器。它也考虑到机器的技术特性和它的性能参数。此数据必须在系统的安装和配置期间捕获。此外，一个广泛的测试运行告诉系统如何机器及其组件在连续运行和负载下的行为。只有这样才可以使用。该软件还注册新的数据，例如，由于机器升级或磨损性能恶化，使系统学习。

SelSus思想的复杂性也很明显，从事实上的软件，通过分析现有或潜在的故障并提出适当的行动的原因，运营商甚至相互作用。

一个来自考文垂的自愈能力系统

项目合作伙伴来自考文垂、英国的制造技术中心，创造了一个系统的自我修复能力。在发动机生产装置中，分配器通过真空连接到机械臂上。如果分配器遇到阻力而不是折断，它会灵活地反应。它失去了在真空下产生的抓地力，并下降了几厘米，直到它停止弹簧。然后弹簧将分配器返回到它原来的位置。随后的校准确保工具处于正确的位置-在短暂的中断之后，工作过程继续进行。

政界人士早就认识到这项技术的潜力。SelSus的资金由欧洲委员会收到近540万欧元。除了Fraunhofer IPA项目财团，包括汽车制造商福特享誉业界的合作伙伴，家电制造商伊莱克斯，焊接技术提供商HWH汉堡和自动化专家IEF Werner。其他参与者的大学，如拉夫堡大学、西班牙艾维斯e探索频道，或ICT供应商包括里面的专家，先进的数据处理或依诺泰克，下面列出一些。