https://www.rother.de/uekarten/5931.htm

Steigende Anforderungen an die Dynamik von Produktionsanlagen führen oftmals zu hochkomplex aufgebauten Anlagen, die sich im Grenzbereich des technisch Machbaren bewegen. Bei den entsprechend hohen Investitions- und Betriebskosten wirken sich Verfügbarkeitseinbußen besonders stark aus. Die technische Verfügbarkeit hängt direkt von den Betriebsbedingungen und den im Betrieb auftretenden Belastungen ab. Für die Vereinbarung und Garantie konkreter Verfügbarkeiten über den gesamten Lebenszyklus einer Maschine ist die genaue Kenntnis des Zustandes, der Belastungen und der korrespondierenden Belastbarkeit erforderlich. Im Fokus des Projekts OPTILAST standen die Analyse und das Monitoring der auf die Maschinentechnik wirkenden Belastungen. Aus der Kenntnis der Belastungen und der Auswirkungen auf den Verschleiß kritischer Komponenten wurden Strategien für einen last- und verschleißoptimalen Betrieb der Maschine abgeleitet. Abschließend stand die Erarbeitung und Bewertung von Dienstleistungsangeboten für eine effiziente, zustandsabhängige Instandhaltung über den gesamten Lebenszyklus einer Werkzeugmaschine. Die grundlegenden experimentellen Untersuchungen wurden sowohl auf einer Referenzmaschine, an verschiedenen Produktionsmaschinen der Projektpartner sowie in verschiedenen Prüffeldern bei Komponentenherstellern und Hochschulen durchgeführt. Wesentliche Ergebnisse des Projekts sind Methoden auf Basis von zusätzlicher Sensorik und antriebsinternen Signalen zur Zustandsüberwachung von Kugelgewindetrieben und Linearführungen und die Ermittlung von Komponentenbelastungen mittels simulationsbasiertem Übertragungsverhalten. Weiterhin wurde ein steuerungsintegrierter Ansatz zur Online-Belastungserfassung (Belastungsintegral) umgesetzt, sowie Condition Monitoring von Baugruppen wie dem Werkzeugwechsler und der Hydraulik untersucht. Auf Basis dieser Ergebnisse konnten neue Ansätze für die Analyse von Ausfallkosten umgesetzt und daraus Konzepte für unterschiedliche Dienstleistungen entwickelt werden.