Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS präsentiert einen Demonstrator für die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen. Dieser nutzt Sensorik, kombiniert mit einer auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Datenverarbeitung, um potenzielle Maschinenschäden frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden.
Demonstrator für die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen. (Bild: Fraunhofer-Institut IPMS)
Der ShowCase zeigt ein miniaturisiertes Förderband und demonstriert die Leistungsfähigkeit einer neuartigen Toolbox für die Überwachung von Industrieanlagen. In den Demonstrator werden multimodale Sensoren eingesetzt. Die sensorische Funktion erfasst dabei Beschleunigungen in den Raumrichtungen und die korrespondierenden Drehraten. Zusätzlich werden Magnetfeldsensoren und akustische bzw. Ultraschallsensoren zur Überwachung des Systems eingesetzt. Das System bietet zwei Hauptfunktionen: Die Erkennung der Bandspannung und die Erkennung von Blockaden. Die KI-Modelle basieren dabei auf umfangreichen Datenanalysen und ermöglichen die präzise Vorhersage von Schäden. Um die Genauigkeit der Modelle zu erhöhen, können Echtzeitkalibrierungen durchgeführt werden, um das System an neue Umgebungen anzupassen.
Die Systemlösung des Fraunhofer IPMS zielt darauf ab, die hauseigenen Sensoren mit einer eigenen Edge-Computing-Einheit auf Basis der RISCV-Architektur für eine effiziente Datenverarbeitung direkt am Einsatzort zu kombinieren. Dadurch werden komplexe KI-Operationen sowie Echtzeitanalysen ermöglicht. Sich ändernde Umgebungseinflüsse können so direkt modelliert bzw. in der Analyse berücksichtigt werden. Dadurch wird die Einbindung einer Vielzahl von Sensoren möglich und die Vorhersagegenauigkeit über den Zustand der Industrieanlage deutlich erhöht. Bestehende Limitierungen in der Rechenleistung für die Echtzeitmodellierung in eingebetteten Systemen werden überwunden. @Kontakt_FA:www.ipms.fraunhofer.de
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