Matthias Lambauer

• Diese Masterarbeit befasst sich mit der Analyse der kritischsten Komponente einer Baugruppe, die für den Betrieb der Anlagen des Unternehmens EVG unverzichtbar ist. Anhand dieser Untersuchung sollen Indikatoren für die Implementierung einer präventiv vorausschauenden Instandhaltungsstrategie ermittelt werden. Der Schwerpunkt liegt einerseits in der Auswahl geeigneter Hardware und andererseits in der Datenanalyse und Anomalieerkennung der erfassten Messdaten. An einer Anlage des Unternehmens EVG wird ein Versuchsaufbau realisiert, um diese Messdaten auf Basis definierter Fahrtmodelle zu erheben und mithilfe statistischer und physikalischer Berechnungen zu untersuchen. Diese Analyse ermöglicht es, jene Indikatoren zu identifizieren, die für die Kategorisierung und Auslösung spezifischer Instandhaltungsmaßnahmen maßgeblich sind. Auf dieser Grundlage können die entsprechenden Tätigkeiten gezielt und vorrausschauend geplant werden, was die Effizienz und Terminbarkeit der In-standhaltungsmaßnahmen verbessern.
• This master's thesis addresses the analysis of the most critical component of an assembly that is essential for the operation of the system from the company EVG. Based on this investigation, indicators for the implementation of a predictive preventive maintenance strategy are identified. The focus is on selecting suitable hardware on the one hand and on data analysis and anomaly detection of the recorded measurement data on the other hand. A test installation is set up at a system from the company EVG to collect this measurement data on the base of defined driving models and to analyse it using statistical and physical calculations. This analysis makes it possible to identify the indicators that are essential for categorising and triggering specific maintenance measures. Based on this knowledge, the relevant activities can be planned in a tar-geted and predictive manner, improving the efficiency and timeliness of maintenance measures.