Probleemstelling
Relevante machinedata worden legio gemeten in industriële processen. Echter, die data uit industriële processen correct interpreteren en analyseren met het oog op machine-efficiëntie is quasi onmogelijk daar data-analyses onomstotelijk zullen worden beïnvloed door de concrete productiesituatie. Om voorspellende uitspraken te doen over de ‘onderhoudbaarheid’ van industriële processen/machines is het noodzakelijk om simulatie-analyses te doen met data verkregen uit gecontroleerde en instelbare processen.
Centrale onderzoeksvraag
Hoe kunnen we machinedata op een gesimuleerde wijze meten zodat deze ons toelaten om predictieve uitspraken te doen met het oog op efficiëntiewinst binnen de context van maintenance management in industriële processen?
Methodologie
Het betreft een experimenteel onderzoek. Er zullen 24/24 metingen worden uitgevoerd met een experimentele labo-opstelling, onder andere trillingsvrij en energie-efficiënt, waarbij variabelen worden toegepast om zo representatieve data te bekomen. De bekomen meetdata zijn het resultaat van vooraf beschreven bedrijfscondities met aandrijfapparaten waarvan de technische specificaties nauwkeurig zijn vastgelegd. De data worden door middel van sensoren gelogd.