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.
Translated abstract:
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.