Abschlusspräsentation im Forschungsprojekt LongLife

Am 07.12.2022 fand die Abschlusspräsentation in unserem Forschungsprojekt LongLife statt. Gemeinsam mit den Projektpartnern von der Universität Bremen haben wir die Projektergebnisse beim Anwendungspartner EFAFLEX in München vorgestellt.

Neue Geschäftsmodelle für die Weiternutzung technischer Systeme

Das Ziel von LongLife war es aufzuzeigen, dass mit Hilfe einer Prüfstation eine Zustandserfassung technischer Systeme möglich ist, um hierauf aufbauend eine Zustandsdiagnose bzw.  –prognose ableiten zu können. Dadurch können Barrieren für längere Nutzung technischer Komponenten abgebaut und damit zu einer deutlichen Ressourceneinsparung beitragen werden. Im Fokus der Abschlusspräsentation standen die Vorstellung der Ergebnisse, sowie eine Planung zur Verwertung der Erkenntnisse im Anschluss des Projekts.

Am Vormittag des ganztägigen Workshops haben wir mit den Projektpartnern diskutiert, welche Erkenntnisse wir gewonnen haben. Näher haben wir uns mit den Erkenntnissen in den Bereichen Anomalie-Erkennung, Zustandsdiagnose und Restlebensdauerprognose beschäftigt.

Nachmittags haben wir uns in Workshop-Atmosphäre darüber ausgetauscht, wie die Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt LongLife angewendet werden können und was die weiteren Schritte nach Beendigung des Projektes sind. Generell waren alle Seiten sehr zufrieden mit den Ergebnissen, sodass wir uns darauf freuen, in Zukunft an die ersten Erkenntnisse anzuknüpfen.

Zum krönenden Abschluss haben wir gemeinsam mit den Kollegen von der Uni Bremen Lukas Egbert und Anton Zitnikov den Abend auf dem Weihnachtsmarkt in Landshut ausklingen lassen.

Zufrieden mit den Ergebnissen

Abschließend möchten wir uns bei den Projektpartnern DESMA Schuhmaschinen GmbH (Achim bei Bremen), encoway GmbH (Bremen), CoSynth GmbH & Co. KG (Oldenburg), Aimpulse Intelligent Systems GmbH (Bremen) sowie der Universität Bremen mit dem Forschungsinstitut BIK (Integrierte Produktentwicklung) sowie dem Anwendungspartner EFAFLEX (Bruckberg) für die gute Zusammenarbeit bedanken. Im Projekt haben wir gemeinsam die Basis für die Zustandsdiagnose und das frühzeitige Erkennen von Fehlern in Maschinen gelegt.

Das Projekt wurde von 2019 bis 2022 durchgeführt. Das Projekt „LongLife“ (FKZ: 033R246E) wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.