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Rudolf Plettenberg — Speaker
Foto Rudolf Plettenberg
© Neuman Aluminium

Rudolf Plettenberg

Head of Digital Office

NEUMAN Aluminium
© Neuman Aluminium

Rudolf Plettenberg ist seit März 2022 Head of Digital Office bei NEUMAN Aluminium und verantwortet die digitale Transformation des Unternehmens. Zuvor war er als Prozessanalyst für Digitalisierung bei siwacht und hellrein sowie als IT-Projektleiter bei SOFTCOMConsulting tätig. Er absolvierte ein Diplomstudium der Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität Wien sowie einen Bachelor in Betriebswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen (HSG). Sein beruflicher Schwerpunkt liegt in den Bereichen Digitalisierung, Prozessmanagement und IT-Projektmanagement.

Circularity-Oriented Maintenance - KI-gestützte Entscheidungsunterstützung für zirkularitäts-orientierte Instandhaltung

Vortrag gemeinsam mit Gabor Princz

Die Instandhaltung in ressourcenintensiven Industrien steht vor dem Spannungsfeld zwischen hoher kurzfristiger Anlagenverfügbarkeit und langfristiger Ressourceneffizienz im Sinne absoluter Nachhaltigkeit. Der Beitrag stellt dafür ein transparentes Entscheidungsunterstützungs-Framework vor, das strukturierte und unstrukturierte multivariate Daten wie Instandhaltungsprotokolle, MES-Zustandsinformationen und SPS-Alarmdaten mithilfe nicht-stationärer dynamischer Bayes’scher Netze in einem interpretierbaren probabilistischen Modell zusammenführt. Dadurch können zeitliche Abhängigkeiten und sich verändernde Fehlermuster abgebildet werden, um Predictive Maintenance gezielt, um ressourcenorientierte Entscheidungsstrategien zu erweitern. Am Beispiel eines Stiftpressensystems zur Nachbearbeitung extrudierter Aluminiumprofile werden Maschinenzustände, Alarmhäufigkeiten und Fehlerereignisse analysiert, Leistungskennzahlen wie die mittlere Zeit zwischen Ausfällen bestimmt und zukünftige Zustandsübergänge probabilistisch prognostiziert. Auf dieser Basis priorisiert das Framework Instandhaltungsmaßnahmen nach der Hierarchie „Repair, Reuse, Replace“ und schafft so eine nachvollziehbare Grundlage für datenbasierte Entscheidungen zur Verbesserung von Systemzuverlässigkeit und Ressourceneffizienz.