Über PlatonaM

Plattform-Ökosystem für innovatives Instandhaltungsmanagement durch Predictive Maintenance – Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau ist weltweit führend in der IT-Vernetzung von Maschinen (Industrie 4.0). Die digitale Erfassung von Maschinendaten für das Instandhaltungsmanagement in Verbindung intelligenten Analyseverfahren (Predictive Maintenance) stellen aus heutiger Sicht den neuen Goldstandard dar. Diese großen Potenziale für Effizienzgewinne und Qualitätssteigerungen werden bislang jedoch kaum ausgeschöpft. Hemmnis bei der Adoption von Anwendungen für Industrie 4.0 sind Bedenken hinsichtlich einer sicheren und rechtskonformen Datennutzung und die Erhöhung der Komplexität von Hersteller-Kunden-Beziehungen. Vor diesem Hintergrund stellt das Gesamtziel von PlatonaM die sichere und rechtskonforme Nutzbarmachung digitaler Maschinendaten als eigenständiges Wirtschaftsgut auf Grundlage eines neuartigen Plattform-Ökosystems dar. Infolgedessen werden die bisherigen komplexen Hersteller-Kunden-Beziehungen abgelöst und in eine plattformbasierte Beziehung überführt. Der Nutzen liegt dabei in der Reduzierung von Datenschnittstellen, der Aufdeckung bislang verborgener Zusammenhänge in der Maschinennutzung und der verbesserten Prognose und Priorisierung von Instandhaltungsmaßnahmen.

  • Datenanonymisierung zur sicheren und rechtskonformen Maschinendatennutzung
  • Multimodales Machine-Learning zur Erschließung heterogener Datenquellen
  • Entscheidungsunterstützung für das prädiktive Instandhaltungsmanagement
  • Aufbau des PlatonaM-Ökosystems

Aktuelles

Vernetzungstreffen in Berlin

von Natanael Arndt am 01.10.2021

Am 21. und 22. September 2021 hat die Begleitforschung zusammen mit dem Projektträger und dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) die Projekte der Förderlinie „Smarte Datenwirtschaft“ zu einer Vernetzungsveranstaltung nach Berlin eingeladen. Die Möglichkeit der Durchführung einer ... weiterlesen


Artikel zu Machine-Learning-Technologien zur Prognose von Systemausfällen im „Journal of Manufacturing Systems“ erschienen

von Jörg Leukel am 27.09.2021

In der Zeitschrift Journal of Manufacturing Systems ist der Artikel “Adoption of machine learning technology for failure prediction in industrial maintenance: A systematic review” erschienen. Die industrielle Instandhaltung setzt zunehmend Machine-Learning-Verfahren ein, um Systemausfälle vorherz... weiterlesen


PlatonaM Präsentation auf dem InstandhaltungsForum 2021

von Natanael Arndt am 30.06.2021

Auch dieses Jahr hat unser Partner Fraunhofer IML erneut zum InstandhaltungsForum (InFo 2021) eingeladen. An zwei Tagen fanden 15 Vorträge und eine Podiumsdiskussion online statt. In dem reich gefüllten Programm zu Themen der Digitalisierung der Produktion und Instandhaltung war unser Projekt „Pl... weiterlesen