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Proceedings

Beitrag einer nutzungsabhängigen Instandhaltung zur Planung von Leistungsverfügbarkeit

Contribution of a use-dependent maintenance to the planning of performance availability

  1. M.Sc. Maximilian Austerjost Lehrstuhl für Unternehmenslogistik, Fakultät Maschinenbau,TU Dortmund
  2. Dr.-Ing. Tobias Hegmanns Lehrstuhl für Unternehmenslogistik, Fakultät Maschinenbau,TU Dortmund
  3. Prof. i. R. Dr.-Ing. Axel Kuhn Lehrstuhl für Unternehmenslogistik, Fakultät Maschinenbau,TU Dortmund

Zusammenfassungen

Stets darauf bedacht, die Anlagen- und Maschinenverfügbarkeit bei möglichst geringem Ressourceneinsatz zu gewährleisten, wird die Rolle der Instandhaltung als unternehmerischer Wertschöpfungsfaktor immer bedeutsamer. Voraussetzung für eine Nutzbarmachung bestehender Potentiale sind neue Werkzeuge und Ansätze, deren Umsetzung eine effiziente Sicherstellung von Verfügbarkeit ermöglicht. Vor diesem Hintergrund wurde im Teilprojekt C3 des DFG Paketantrags 672 ein Konzept zur nutzungsabhängigen Instandhaltung entwickelt. Auf Grundlage des bestehenden Zusammenhangs von Nutzung und Abnutzung risikobehafteter Bauteile intralogistischer Systeme können damit die durch zukünftige Systemlasten hervorgerufenen Beanspruchungen antizipiert werden. Instandhaltungsmaßnahmen und technische Verfügbarkeiten werden dadurch anforderungsgerecht und ressourcen-optimal planbar.

Constant focus on ensuring machine availability with minimal resource-input increases the significance of maintenance as a value added factor in companies. Prerequisite for the utilization of existing potentials are new tools and rudiments which efficiently ensure availability in realization and execution. The subproject C3 in the DFG package application 672 has, in the light of the above, developed a use-dependent maintenance concept. On the basis of the existing connection between utilization and wear of risky components in intralogistic systems it is possible to anticipate future system load caused stress. Maintenance means and technical availabilities will thus become demand based and resource optimal predictable.

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