Konzepte und Methoden für prädiktive Instandhaltung in der Intralogistik: Concepts and methods for predictive maintenance in intralogistics

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Abstract

Prädiktive Instandhaltung auf Basis sogenannter digitaler Zwillinge gilt als eine zentrale Innovation der Industrie 4.0. Sie wurde als Schlüsselthema erkannt und wird als Voraussetzung für zukünftigen Erfolg gesehen, da mit ihrer Hilfe Instandhaltungsmaßnahmen und die dazugehörigen Entscheidungen im komplexen industriellen Umfeld zielgerichteter und aktiver getroffen werden können. Die Intralogistik, die wesentlich zum wirtschaftlichen Erfolg von Unternehmen beiträgt, ist aufgrund der strategischen Bedeutung aber auch der dringlichen Notwendigkeit in Hinblick auf die Sicherstellung der technischen Verfügbarkeit besonders gefordert, die Möglichkeiten der Digitalisierung möglichst rasch zu antizipieren. Dieser Beitrag möchte die bestehenden Ansätze und Methoden des Instandhal-tungsmanagement aufgreifen und eine Brücke hin zu den Möglichkeiten und Visionen der Industrie 4.0 schlagen, wodurch ein Konzept für eine integrierte (ganzheitliche), wissensbasierte Instandhaltung in der Intralogistik entstehen soll.
Originalsprachedeutsch
TitelTagungsband zum 15. Fachkolloquium der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Technische Logistik
Herausgeber (Verlag)Wissenschaftliche Gesellschaft für Technische Logistik e. V.
Seiten1-11
Seitenumfang11
ISBN (Print)978-3-86009-496-9
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 11 Sept. 2019
Veranstaltung15. Fachkolloquium der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Technische Logistik - Universität Rostock, Rostock, Deutschland
Dauer: 11 Sept. 201912 Sept. 2019
http://www.wgtl.de

Konferenz

Konferenz15. Fachkolloquium der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Technische Logistik
KurztitelWGTL
Land/GebietDeutschland
OrtRostock
Zeitraum11/09/1912/09/19
Internetadresse

Schlagwörter

  • Intralogistik
  • Digitaler Zwilling
  • Prädiktive Instandhaltung
  • Industrie 4.0
  • Wissensbasierte Instandhaltung

Fields of Expertise

  • Mobility & Production

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