„Predictive Maintenance“ für Reinigungsanlagen

Dazu gehören neben ökologischen Reinigungsmitteln auch Anlagen zur Reinigung von Teilen, beispielsweise vor Lackierprozessen. In dem Forschungsprojekt sollen die Qualität des Reinigungsmittels und der Zustand der Teilereinigungsanlagen digital erfasst werden. So lassen sich u.a. der Verschleiß oder der Wartungsbedarf unmittelbar erkennen und der Ressourcenverbrauch verringern. Aus der kontinuierlich verfügbaren Informationslage könnten u.a. neue Geschäftsmodelle entstehen. Vorausschauende Lösungen für die Instandhaltung werden für die Betreiber von Lackieranlagen immer wichtiger, da sie auf diese Weise Kosten sparen und Ausfallrisiken minimieren können. Vor eineinhalb Jahren fiel der Startschuss für das Gütersloher “CfADS”. In der neuen Forschungseinrichtung, die am Studienort Gütersloh der Fachhochschule (FH) Bielefeld angesiedelt ist, untersuchen Wissenschaftler, wie man die im Zuge der Digitalisierung anfallenden Daten so erfasst, aufbereitet und analysiert, dass darauf aufbauend Arbeits- und Geschäftsprozesse optimiert werden können. Das CfADS wird im Rahmen des Wettbewerbs “Forschungsinfrastrukturen” mit Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes NRW gefördert.

Zum Netzwerken:
Fachhochschule Bielefeld, Center for Applied Data Science, Gütersloh, Prof. Dr. rer. oec. Pascal Reusch, Tel. +49 5241 21143-22, pascal.reusch@fh-bielefeld.de, www.fh-bielefeld.de