Predictive Maintenance

Dieses Fachbuch bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet der Predictive Maintenance, beginnend mit den Grundlagen über aktuelle Entwicklungen bis hin zu zukünftigen Trends. Das Werk richtet sich an Fachleute in Wissenschaft, Forschung und Industrie, an Ingenieur*innen und Entscheidungsträger*innen, die ein vertieftes Verständnis für Predictive Maintenance erlangen und die neuesten Entwicklungen sowie deren praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen kennenlernen möchten. Das Buch beginnt mit einer einleitenden Vorstellung und Einführung in das Thema Predictive Maintenance. Es werden die Grundlagen von Predictive Maintenance vorgestellt, darunter zentrale Konzepte, Methoden und Technologien. Besonders im Fokus stehen Topographiedaten, elektronische Systeme und Sensornetzwerke, die eine Schlüsselrolle in der vorausschauenden Wartung spielen. Ein weiterer Schwerpunkt sind praxisnahe Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen, darunter die voraussagende Instandhaltung in der Fertigungsindustrie, Medizintechnik und Hochtemperatur-Rohrleitungssystemen, die wertvolle Einblicke in die praktische Anwendung bieten. Zudem wird auf KI-gestützte Vorhersagemodelle in der Luftfahrt und die Analyse mechanischer Belastungen, beispielsweise bei Schraubenverbindungen, eingegangen. Der Bereich Datenanalyse und -modellierung behandelt Methoden zur Verarbeitung und Interpretation von Sensordaten. Maschinelle Lernverfahren, KI-gestützte Analysen in Energienetzen und modellbasierte Datenerfassung tragen dazu bei, Predictive-Maintenance-Modelle zu optimieren und ihre Leistungsfähigkeit zu bewerten. Auch die Implementierung solcher Systeme wird sowohl aus wirtschaftlicher als auch aus technischer Perspektive beleuchtet. Abschließend werden zukünftige Herausforderungen und Potenziale neuer Technologien diskutiert. Der Inhalt Einleitung - Grundlagen von Predictive Maintenance - Predictive Maintenance Industrieanwendungen - Datenanalyse und -modellierung - Implementierung von Predictive-Maintenance-Systemen - Ausblick und Entwicklungstrends Die Zielgruppen Fachleute in Wissenschaft und Forschung im Bereich der Predictive Maintenance Instandhaltungsexpert*innen und Entscheidungsträger in der Industrie Die Herausgeber Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Moritz Venschott lehrt und forscht an der FH Münster im Bereich Chemische Reaktions- und Prozesstechnik mit besonderem Fokus auf nachhaltige Verfahren. Er verfügt über umfassende Praxiserfahrung im Anlagenbau und der Instandhaltung, erworben u. a. bei BASF. Er entwickelt innovative Prozesse auf Basis nachwachsender und recycelter Rohstoffe, um chemische Produktionsverfahren effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten. Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Eifler, M.B.A., lehrt Robotics an der IU International University of Applied Sciences und ist Experte im Bereich der geometrischen Messtechnik in der industriellen Produktion. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen u. a. die Ermittlung und Analyse der Messunsicherheit bei Topographie-Messgeräten, die Modellierung dieser Geräte sowie die funktionelle Charakterisierung von Bauteiloberflächen. Prof. Eifler ist Mitglied im DIN-Normenausschuss Technische Grundlagen 152-03-03 AA „Oberflächen“. Prof. Dr.-Ing. Moustafa Nawito lehrt Elektrotechnik an der IU International University of Applied Sciences und entwickelt seit mehr als 23 Jahren integrerierte Schaltugen in Forschungsprojekten sowie für industrielle Anwendungen. 2017 gründete er das Startup-Unternehmen Polymath Analog für biomedizinische Anwendungen, IoT, Industrie 4.0 und Automotive mit Schwerpunkt auf fortschrittlichem Analogdesign. Seit 2024 ist er Vorsitzender des IEEE SSCS Chapters und Sekretär des IEEE CAS Chapters in Deutschland.