Scania 6 - Optimaliseren en aansturen van het onderhoudsproces

Het doel van dit project is om predictive maintenance concepten te ontwikkelen op basis van de verzamelde data, om de uptime van de fabriek in relatie tot kosten verder te optimaliseren.

• Lectoraat: Digital Business & Society
• Soort onderzoek: Praktijkgericht en experimenteel
• Betrokken onderzoekers: Dr. ir. Aart Schoonderbeek(opent in nieuw tabblad), associate lector
  Ir. Ghassan Radha(opent in nieuw tabblad), docent-onderzoeker
   
• Partners: hogeschool Windesheim, hogeschool Saxion, Scania Production Zwolle B.V, IJssel Technologie
• Mogelijk gemaakt door: TechForFuture

Aanleiding Scania 6

Het project is een vervolg op het onderzoeksproject:  ROFA: Aansturen carrier onderhoud. Scania heeft behoefte meer praktijkgericht onderzoek uit te voeren bij andere installaties en andere onderdelen van de productielijn, om storingen en stilstand te minimaliseren. 

Doelstelling en uitvoering

Het doel van het onderzoek is om in dit project de synergie tussen AI data analyse en een ‘Total Predictive Maintenance’ Concept te gebruiken om preventieve onderhoudsinformatie te genereren en deze, gereed voor gebruik, aan de onderhoudsafdeling te presenteren. Dit project richt zich op het verzamelen van data met sensoren, onder andere door middel van vision, het analyseren met behulp van AI en presenteren van deze data. Daarnaast worden de analyseresultaten in combinatie met de daadwerkelijke gebeurtenissen in de fysieke wereld in verband gebracht om tot technische verbeteringen te komen om onderhoud en de kans op storingen te verminderen.

TechForFuture

Dit project is een onderzoek van TechForFuture, Centre of Expertise HTSM Oost, een initiatief van Saxion en Windesheim. Lees meer informatie over het onderzoeksproject en het Centre of Expertise op de website(opent in nieuw tabblad) van TechForFuture.

Meer weten?

Neem contact op met Dr.ir.Aart Schoonderbeek, associate lector Digital Business & Society
a.schoonderbeek@windesheim.nl(opent in nieuw tabblad)