Die Hauptziele der Professur für datengetriebenes Instandhaltungsmanagement und der Forschungsgruppe für Produktions- und Instandhaltungsmanagement (PIM) sind

• Grundlagenforschung zu innovativen datengetriebenen und technologiegestützten Methoden und Ansätzen für ein automatisiertes und nachhaltiges Produktions- und Instandhaltungsmanagement auf Maschinen-, Anlagen-, Shopfloor-, Fabrik- und Lieferkettenebene zu betreiben.
• Anwendungsorientierte Forschung zu betreiben, um digitale Technologien und Ansätze zu entwickeln, zu optimieren, zu bewerten, zu validieren und in die Industrie zu übertragen, und weiter
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• An praxisorientierter Bildungsforschung zur „Gestaltung der menschlichen Dimension in Produktion und Instandhaltung" aus der Perspektive des arbeitsbasierten Lernens und des Kompetenzmanagements teilzuhaben und dabei vom Netzwerk der Lernfabriken (vor allem IALF) und den Methoden des Wissensmanagements zu profitieren.

Die Professur und die PIM-Forschungsgruppe sollen daher die Lücke zwischen grundlagen- und anwendungsorientierter Forschung schließen, industrielle Innovationen fördern und die Menschzentrierung in der Instandhaltung, der Produktion und dem Anlagenmanagement unterstützen, insbesondere durch gemeinsame Partnerschaften und disziplinübergreifende Forschung mit anderen Lehrstühlen, Fakultäten, Universitäten und der Industrie in Österreich, der DACH-Region, der EU und darüber hinaus.

Enablers and Tools

In diesem Zusammenhang sind mehrere datengetriebene Methoden und Technologien als „Enablers“ vorgesehen, nämlich: 

• KI-gestützte und (physikbasierte) Wissensexploration und Semantifizierung aus multimodalen und multistrukturellen  Datenquellen und Erstellung von Wissensdatenbanken, verbunden mit verschiedenen Phasen des Produktions- und Instandhaltungsmanagements
• Simulation und Modellierung zur Erstellung digitaler Zwillinge für die Produktions- und Instandhaltungsplanung und zur Nutzung prädiktiver und präskriptiver Analysemethoden, um die Qualität der Planung und die Zuverlässigkeit der Entscheidungsprozesse zu verbessern, und  
• Prozessmodellierung und -mining zur Gestaltung zuverlässigkeitsorientierter Prozesse, zur Verbesserung der Prozesseffizienz und zum besseren Verständnis der Dynamik von Produktions- und Instandhaltungsplanungssystemen.

Publikationen

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