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Smart Maintenance 4.0

Mit «Predictive Maintenance» kann man anhand von Sensordaten vorhersagen, wann eine Maschine Wartung brauchen wird. In diesem Projekt erforschen wir eine herstellerunabhängige Lösung für Abwasserpumpen, welche auf kostengünstigen Sensoren basiert.

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.10.2020 - 31.10.2022

In der Übersicht

Aufgrund von Sensordaten und Algorithmen können Störungen an Maschinen vorausgesagt und gezielt Anweisungen zur Störungsbehebung ausgegeben werden.

So können Betriebskosten jährlich um 25%, Energiekosten um 5% gesenkt und Ausfallzeiten reduziert werden.

Die SwissFM AG ist spezialisiert auf Facility und Lifecycle Management (FM). Eine vielversprechende Technologie in diesem Bereich ist Predictive Maintenance (PdM).  

Die HSLU wird in diesem Projekt für PdM neue Algorithmen entwickeln, die folgende Vorteile bringen werden: Es sollen günstigere Sensoren verwendet werden können und das System wird herstellerunabhängig funktionieren.

Der Fokus liegt auf Abwasserpumpen von Abwasserreinigungsanlagen (ARA).

Vier ARAs nehmen am Forschungsprojekt teil, um so ein bedürfnisorientiertes Produkt zu entwickeln.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • iHomeLab
Externe Projektpartner
  • SwissFM AG
  • ARA Bachwis
  • Amt Industrielle Betriebe Basel-Land
  • ARA Fribourg
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Andreas Rumsch
Projektmitarbeiter/in
  • Martin Camenzind
  • Martin Friedli
  • Patrick Huber Mittler
  • Guido Kniesel
  • Stefan Niederberger
  • Clemens Nieke
  • Andrew Paice
  • Raphael Schranz
  • Manuel Vogel
  • Dieter von Arx
  • Stefan Winterberger
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Beteiligte Personen extern

Externe Projektmitarbeiter/in
  • Alberto Calatroni

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.10.2020 - 31.10.2022

Projektleitung

Prof. Andreas Rumsch

Dozent

+41 41 349 33 91

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