Delft/Niederlande (ABZ). – Hitachi Construction Machinery Europe (HCME) stellt einem Doktoranden der TU Delft, der ein prädiktives Wartungsmodell für Muldenkipper im Bergbau entwickelt, komplexe Daten zur Verfügung.
Das Vorhaben soll Ingenieuren helfen, Wartungsarbeiten zu planen, bevor Teile ausgetauscht werden müssen.
Das Team für digitale Lösungen im Bergbau von HCME liefert die Daten an Malihe Goli, Doktorandin am Fachbereich Georessourcen des Departments für Geowissenschaften und Ingenieurwesen der TU Delft.
Pumpen, Zylinder und Bremsen
Diese Daten sollen ihr helfen, ein robustes Modell zu erstellen, das Verschleißtrends bei Komponenten wie Pumpen, Zylindern und Bremsen erfasst. Das Projekt wird gemeinsam vom Fachbereich Georessourcen und der Gruppe für Intelligente Nachhaltige Prognosen der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik der TU Delft betreut.
"An den Schlüsselkomponenten unserer Bergbaumaschinen sind Sensoren installiert, die es uns ermöglichen, detaillierte Informationen zu Indikatoren wie Temperaturen und Drücken zu sammeln", erklärt Daan van Berkel, Manager für Bergbauprojekte und nachhaltigen Bergbau bei HCME.
Die Zustandsüberwachungsdaten von HCME helfen Malihe, die auch Steuerungs- und Automatisierungsingenieurin ist, ihr Modell zu verbessern und genauere Schätzungen darüber zu liefern, wann eine Komponente ausfallen könnte. Diese Informationen können dann zur Entwicklung prädiktiver Wartungsstrategien genutzt werden.
"Wir können präziser planen, wann ein Lkw in die Werkstatt muss, und alle benötigten Teile im Voraus bestellen", sagt van Berkel. "Wenn wir potenzielle Probleme frühzeitig beheben, verringert sich außerdem das Risiko eines größeren Problems, das auch andere Teile beschädigen und eine Maschine wochenlang außer Betrieb setzen könnte."
Fachwissen für die TU
HCME liefert die Daten seit Januar 2025, und Malihes Doktorarbeit "Predictive Maintenance für Bergbau-Lks" läuft noch zwei Jahre. "Wir liefern nicht nur nützliche Informationen, sondern freuen uns auch sehr, unser Fachwissen mit Malihe und ihren Kollegen an der TU Delft teilen zu können", ergänzt van Berkel.
Laut Malihe Goli war die Unterstützung durch HCME für den Fortschritt dieser Forschung von grundlegender Bedeutung. "Der Zugriff auf umfangreiche, reale Datensätze – einschließlich detaillierter Fehleraufzeichnungen, Wartungsprotokolle und Sensormessungen – hat die Entwicklung genauer, datengesteuerter Modelle zur Komponentenverschlechterung erst ermöglicht."
