Om de uitvaltijd en bijbehorende kosten in een productiefaciliteit te verminderen, is de voorspelbaarheid van storingen zeer belangrijk. Dit kan worden bereikt door ten eerste de relevante parameters voor de operationele omstandigheden te controleren en ten tweede dat de gegevens op de juiste wijze worden verwerkt om nauwkeurige schattingen van de tijd tot mislukking te verkrijgen. In dit project zal de eerste uitdaging worden aangepakt door de ontwikkeling van geavanceerde draadloze sensornetwerken, die het mogelijk maken om op een flexibele manier de juiste gegevens te verzamelen. De tweede uitdaging zal worden aangepakt door de ontwikkeling van fysieke faalmodellen voor de meest kritische componenten in het systeem. Door de modellen te voorzien van de bewaakte variatie in operationele instellingen, kan de tijd tot mislukking worden voorspeld en kunnen de juiste onderhoudstaken worden gepland. Voor minder kritische componenten zal een meer datagestuurde aanpak worden gevolgd, wat resulteert in een beslissingsondersteunende tool die het mogelijk maakt het onderhoudsproces te optimaliseren en de uptime van de installatie te maximaliseren.

Tata Steel

Semiotic lab

UNIVERSITY OF TWENTE

M2i