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- Originaltitel:
- A Data-Driven Approach for Predictive Maintenance Integrated Production Scheduling
- Übersetzter Titel:
- Datengetriebener Ansatz zur integrierten Produktions- und Instandhaltungsplanung mittels Predictive Maintenance
- Autor:
- Zhai, Simon Ximeng
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Reinhart, Gunther (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Reinhart, Gunther (Prof. Dr.); Fottner, Johannes (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- MAS Maschinenbau
- Stichworte:
- Predictive Maintenance, Integrated Planning, Generative Artificial Intelligence
- Übersetzte Stichworte:
- Predictive Maintenance, integrierte Planung, generative künstliche Intelligenz
- TU-Systematik:
- FER 000; WIR 000
- Kurzfassung:
- This dissertation proposes an approach that integrates predictive maintenance models with production and maintenance scheduling. A generative deep learning model was applied to derive an operation-specific health indicator for subsequent scheduling. Finally, the approach was tested using simulated and real industrial data and was prototypically implemented in the automotive industry.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Dissertation präsentiert einen ganzheitlichen Ansatz, der Predictive-Maintenance-Modelle mit der Produktions- und Instandhaltungsplanung integriert. Der Ansatz beinhaltet ein generatives Deep-Learning-Modell, um einen operationsspezifischen Gesundheitsindikator aus industriellen Zustandsüberwachungsdaten abzuleiten. Mittels simulierter und realen Daten aus der Industrie wurde der Ansatz getestet und abschließend prototypisch in der Automobilindustrie implementiert.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1703829
- Eingereicht am:
- 20.04.2023
- Mündliche Prüfung:
- 08.12.2023
- Dateigröße:
- 2838221 bytes
- Seiten:
- 115
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231208-1703829-1-1
- Letzte Änderung:
- 19.01.2024
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