Increased added value in modular systems

Root cause analysis in production plants

Authors

  • Kaja Balzereit
  • Alexander Meier Fraunhofer IOSB-INA
  • Björn Barig Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme IMMS

DOI:

https://doi.org/10.17560/atp.v61i8.2418

Keywords:

data-driven root cause analysis, machine learning, cyber-physical systems, asset administration shell

Abstract

The dynamic development of technology and the increasing individualization of products lead to new requirements for modern production plants. These are designed in a more modular way so that they may act more flexibly. However, this increases the complexity of production plants and leads to an increased effort when identifying the root cause of a fault, resulting in loss of quality and plant downtimes. An assistance system is presented that supports the plant operator in the analysis of root causes.

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Published

2019-08-07

Issue

Vol. 61 No. 8 (2019): atp magazin

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Article / Peer Review

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