Über PIM

Die Forschungsgruppe Produktions- und Instandhaltungsmanagement (PIM) ist Teil des Forschungsbereichs Industrial Engineering am Institut für Management Science (IMW) der TU Wien. Die PIM-Forschungsgruppe betreibt grundlagen- und anwendungsorientierte Forschung, um die Lücke zwischen wissenschaftlichen Grundlagen und deren praktischer Anwendung in der prädiktiven und präskriptiven Instandhaltung von Produktionssystemen und im weiteren Sinne im Gesundheitsmanagement von Sachanlagen zu schließen. Das Ziel ist die Förderung der industriellen Leistung durch die Konzentration auf wartungsbezogene KPIs.

Das Forschungsteam, das sich aus Senior- und Junior-Forschern zusammensetzt, ist bestrebt, maßgeschneiderte innovative Lösungen zu entwickeln, die in enger Zusammenarbeit mit Industriepartnern (z.B. aus der Automobilindustrie, dem Maschinen- und Anlagenbau sowie der Elektro- und Elektronikindustrie) und Forschungseinrichtungen in Österreich und ganz Europa erarbeitet werden.

Das Forschungsteam des PIM betrachtet die Instandhaltung nicht nur aus betriebswirtschaftlicher, sondern auch aus datenwissenschaftlicher Sicht und nutzt Methoden der KI, der semantischen Technologie, Big Data Analytics und ML, um Wissen aus heterogenen Datenstrukturen effizient zu erschließen und Entscheidungsalternativen zeitnah und effektiv bereitzustellen. Dieser zukunftsorientierte wissensbasierte Instandhaltungsansatz führt zu einer höheren Verfügbarkeit von Maschinen, einer Senkung der Instandhaltungskosten, einer Optimierung der Instandhaltungs-(Geschäfts-)prozesse und einer Unterstützung der Instandhaltungspraktiker.

Mit dem Wiener Maintenance Model der Forschungsgruppe PIM wird durch digitale und biologische Transformation der Industrie ermöglich. Hierbei werden die Themen prediktive und preskriptive Instandhaltung, Wissensmanagement 4.0, Mensch und KI zentrierte Entscheidungshilfe und Instandhaltungsversicherung erforscht. Die hierfür eingesetzten Technologien und Methoden reichen von Künstlicher Intelligenz bis zu Computerlinguistik. Hierfür werden enge strategische Partnerschaften mit wichtigen Stakeholdern in der Österreichischen Forschungslandschaft gepflegt.

Unsere Mission

Bereitstellung eines wissensbasierten, KI-gestützten, menschenzentrierten Befähigungsmodells für die Orchestrierung digitaler, analytischer Methoden und Technologien zur Sicherstellung von Wartungsdenken, -design und -betrieb in der österreichischen Forschungsgemeinschaft und Industrie!

Was machen wir?

• Grundlagenforschung zu zukunftsorientierten Instandhaltungsstrategien und -modellen, inspiriert von den wissenschaftlichen Trends zu cyber-physischen Produktionssystemen (CPPS), KI, semantischer Technologie, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) sowie neuen Lernparadigmen und Aufgabenteilungen in menschenzentrierten CPPS.
• Anwendungsorientierte Forschung zur Instandhaltungsanalytik (prädiktive/präskriptive Instandhaltung) und menschenorientierte Instandhaltung, inspiriert von den sich abzeichnenden industriellen Trends, nämlich "Digitale Transformation", "Industrie 4.0" und "Biologische Transformation in der Fertigung".
• Praxisorientierte Forschung zu Instandhaltungsberufen unter dem Blickwinkel des lebenslangen Lernens (LLL), insbesondere Lernen am Arbeitsplatz und berufliche Aus- und Weiterbildung.

Für wen arbeiten wir?

• Forscher und Wissenschaftler im Bereich Produktions- und Logistikmanagement
• Industrielle Datenwissenschaftler
• Instandhaltungsfachleute und Praktiker
• Lehrplan- und Arbeitsplatzgestalter

Wie bewerkstelligen wir das?

• Partnerschaft in Forschungs- und Industrieprojekten
• Konsultation und wissenschaftliches Networking
• Ausbildung und Konferenzen

Unsere Vision - Wiener Maintenance Model

• Gestaltung der Zukunft der Instandhaltung durch unkonventionelles Denken, Innovation und Umsetzung neuer Strategien, Modelle und Ansätze!
• Entwicklung von intelligenten und wissensbasierten Modellen und Methoden für die Instandhaltung von CPPS - Wiener Instandhaltungsmodell mit Schwerpunkt auf den Schlüsselfaktoren der Instandhaltung, nämlich
  • Erhöhung der OEE durch Verfügbarkeit
  • Verbesserung der Prozessstabilität
  • Reduzierung ungeplanter Kosten
  • Steigerung der Produktivität durch Schulungen am Arbeitsplatz