Im Hintergrund steht der Schriftzug "Industrie 4.0" im Raum. Ein Anzugträger steht vor den Buchstaben und hält ein Tablet in den Händen. Über dem Tablet schweben Icons, passend zum Schriftzug.

Forschungsthemen

Das SKBM-Team ist an einem gegenseitigen Lernprozess zwischen "Theorie" und "Praxis" interessiert. Um dieses Ziel zu erreichen, sind wir bestrebt, innovative Lösungen zu finden und über den Stand der Technik im Instandhaltungsmanagement hinauszugehen. Daher kommen die folgenden Themenbereiche (TAs) in Betracht:

TA-I: Wissensbasierte Instandhaltung

Methoden der Künstliche Intelligenz (KI), der semantischen Technologie, der Big-Data-Analytik und des Maschinellen Lernens (ML) werden eingesetzt, um Wissen aus heterogenen Datenstrukturen effizient zu erschließen und informierte Entscheidungsalternativen zeitnah und effektiv bereitzustellen.

Der aktuelle Schwerpunkt der Forschung liegt auf:

  • Datengetriebene und vorausschauende Instandhaltung (Maintenance Analytics)
  • Anwendung von künstlicher Intelligenz und semantischer Technologie in der Instandhaltung
  • Wissensmanagement in der Instandhaltung
  • Prädiktive Instandhaltungsmodelle und -strategien
  • Automatisierte Entscheidungsunterstützungs- und Empfehlungssysteme für die Instandhaltung

TA-II: Menschenzentrierte cyber-physische Produktionssysteme und Wartung

Prinzipien, Modelle und Strategien des Instandhaltungsmanagements werden auf der Grundlage der neuen Anforderungen und Herausforderungen im Zeitalter von Industrie 4.0 neu untersucht und überdacht, um die Gestaltung und Realisierung von Smart Factories und CPPS zu verbessern.

Der aktuelle Schwerpunkt der Forschung liegt auf:

  • Kollaborative Problemlösung zwischen Mensch und Maschine (Mensch und Maschine als Problemlöser in der Instandhaltung)
  • Reziprokes Lernen von Mensch und Maschine (Mensch und Maschine als Lernende in der Instandhaltung)
  • Human-Machine Job Knowledge Analysis (Menschliche und maschinelle Aufgabenzuweisung und -teilung in der Instandhaltung)

TA-III: Zukunftsorientierte Instandhaltung

Innovative Instandhaltungsprinzipien, -modelle und -strategien werden auf der Grundlage aufkommender Trends und vorhersehbarer industrieller Herausforderungen untersucht, wie z. B.:

  • Digitale Transformation in der Fertigung
  • Digitaler Zwilling für die Instandhaltung
  • Digital unterstützte Instandhaltung
  • Cybersicherheit und Instandhaltung (z. B. Anwendung der Blockchain-Technologie in der Instandhaltung)  
  • Biologische Transformation in der Fertigung
  • Neue Lern- und Bildungsparadigmen, Konzepte und Modelle für die Ausbildung von Instandhaltungspersonal

SKBM Maintenance Cube Philosophie

Maintenance Cube mit seinen drei Seiten und Change of Mindset sowie Change of Customer Technology Mindset.

Der SKBM Maintenance Cube vereint in seinen 3 Dimensionen die 9V von Big Data, die multimodalität von Daten, sowie die vorherschenden, verschiedenen Instandhaltungsstrategien. Das Ziel von SKBM ist es durch diesen gesamtheitlichen Ansatz einen Wechsel in der Denkweise von Industriepartner zu erreich und KI basierte Instandhaltung von einer Blackbox zu einer Whitebox zu machen.

Partnerschaft mit akademischen Einrichtungen und der Industrie

Wir streben den Auf- und Ausbau von Partnerschaften mit nationalen und internationalen akademischen Institutionen und der Industrie an, basierend auf den oben genannten TAs. Insbesondere sind wir daran interessiert, gemeinsame Forschungsprojekte (finanziert z.B. durch FFG, FWF und EU) zu etablieren, Studien durchzuführen und Studentenprojekte (Diplom- oder Masterarbeiten) zu betreuen.

Die aktuelle Liste der assoziierten wissenschaftlichen Partner umfasst:

  • IMW-Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Interaktion (Prof. Dr.-Ing. Sebastian Schlund, Themenbereich II)
  • Fraunhofer Austria, Abteilung Produktionsmanagement (Themenfeld I und III) und Abteilung Advanced Industrial Management (Themenfeld I)