Optimierung von Fabrikprozessen durch die Nutzung räumlicher Kontextinformationen am Beispiel der Instandhaltung

Prozesse im Bereich der Anlageninstandhaltung sind derzeit durch Intransparenz und Ineffizienz gekennzeichnet. Ein Großteil der Arbeitszeit zur Störungsbehebung muss zum Auffinden schadhafter Endgeräte, deren zweifelsfreier Identifikation sowie der Beschaffung von Zusatzinformationen wie z.B. Datenblätter aufgewendet werden. Anhand eines Anwendungsszenarios in der SmartFactory beschreibt der vorliegende Beitrag, wie räumliche Kontextinformationen zur Optimierung von Instandhaltungsprozessen beitragen können. Als Beispielimplementierung wird eine Navigationsapplikation umgesetzt, die auf Basis eines Wearable-PC eine nahtlose Wegführung zum Ort eines defekten Feldgerätes ermöglicht und Servicepersonal bei der Bearbeitung von Aufträgen unterstützt. Darüber hinaus erfolgt eine allgemeine Diskussion des Nutzens räumlicher Kontextinformationen für Fabrikprozesse. Weiterhin werden Herausforderungen bei der Nutzung und Integration räumlicher Kontextinformationen in industrietypische Anwendungen und Systeme erörtert. 1 Einleitung und Motivation Instandhaltungsmaßnahmen tragen in hohem Maße zur Verfügbarkeit der Infrastruktur produzierender Unternehmen bei und sind das Ziel verschiedenster Optimierungsbestrebungen, da Stillstandszeiten mit hohen Kosten einhergehen [OV09]. Der geringe Automatisierungsgrad von Instandhaltungsprozessen sowie der hohe Anteil an erforderlichem Erfahrungswissen [MT09] führt zu Prozessintransparenz, Medienbrüchen sowie Ineffizienzen bei der zweifelsfreien Auffindung, Identifikation und Reparatur schadhafter Feldgeräte. Hinzu kommt, dass Maßnahmen zur Instandhaltung zunehmend an externe Dienstleister ausgelagert werden [OV09]. Diese verfügen nur über geringe Kenntnisse hinsichtlich lokaler Gegebenheiten und der konkreten Arbeitssituation vor Ort (z.B. Einbausituation eines Feldgeräts). Zukünftig ist davon auszugehen, dass der Druck zur Verbesserung solcher Prozesse weiter zunehmen wird, um steigenden Anforderungen hinsichtlich Effizienz und optimiertem Ressourceneinsatz gerecht zu werden. Eine Möglichkeit zur Optimierung

[1]  Frank Dürr,et al.  On location models for ubiquitous computing , 2004, Personal and Ubiquitous Computing.

[2]  William C. Mann,et al.  Enabling location-aware pervasive computing applications for the elderly , 2003, Proceedings of the First IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, 2003. (PerCom 2003)..

[3]  Georg Frey,et al.  Evaluation of Indoor Positioning Technologies under industrial application conditions in the SmartFactoryKL based on EN ISO 9283 , 2009 .

[4]  Jan Marco Leimeister,et al.  Ortsunabhängiges Management von hochpreisigen mobilen medizinischen Geräten im Krankenhaus auf WLAN-Basis , 2006, GI Jahrestagung.

[5]  Frédéric Thiesse,et al.  LotTrack: RFID-based process control in the semiconductor industry , 2006, IEEE Pervasive Computing.

[6]  Wilhelm Otten,et al.  Neue Servicekonzepte in der Instandhaltung am Beispiel der Prozessindustrie , 2009 .

[7]  Patrick Weber,et al.  OpenStreetMap: User-Generated Street Maps , 2008, IEEE Pervasive Computing.

[8]  Dan Miklovic,et al.  Magic Quadrant for Enterprise Asset Management for Manufacturing , 2009 .

[9]  Elgar Fleisch,et al.  A Ubiquitous Computing environment for aircraft maintenance , 2004, SAC '04.

[10]  Marcela D. Rodríguez,et al.  Location-aware access to hospital information and services , 2004, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine.

[11]  Sabine Timpf.  ,,Location-based Services“ – Personalisierung mobiler Dienste durch Verortung , 2007, Informatik-Spektrum.

[12]  Harry Chen,et al.  Semantic Web in the context broker architecture , 2004, Second IEEE Annual Conference on Pervasive Computing and Communications, 2004. Proceedings of the.