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Fortschrittliche Edge-KI-Lösungen für die Überwachung von Industrieanlagen

Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS stellt einen innovativen Demonstrator für die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen vor. Diese Lösung kombiniert hochentwickelte Sensorik mit KI-basierter Datenverarbeitung, um potenzielle Maschinenschäden frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden.

Der Demonstrator, der auf Ergebnissen des iCampus Projektes ForTune aufbaut, integriert Sensorik, Datenerfassung und KI-basierte Auswertung zur Zustandsüberwachung und präventiven Instandhaltung von Maschinen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die vorbeugende Wartung von Anlagen. Das Fraunhofer IPMS setzt dabei seine Expertise im Edge Computing und der Echtzeit-Datenübertragung ein. Dr. Marcel Jongmanns, Projektleiter am Fraunhofer IPMS, erläutert: »Unsere Lösung ermöglicht durch den Einsatz von Sensoren und intelligenter Datenanalyse eine präzise Überwachung des Maschinenzustands. Die Integration von KI in die Sensoren erlaubt es, Schäden frühzeitig zu erkennen und so Wartungsintervalle zu optimieren sowie Ausfallzeiten zu minimieren.«

Der ShowCase umfasst ein miniaturisiertes Förderband und demonstriert die Leistungsfähigkeit einer neuen Toolbox zur Überwachung von Industrieanlagen. Multimodale Sensoren erfassen dabei Beschleunigungen in alle Raumrichtungen sowie die entsprechenden Drehraten. Zusätzlich werden Magnetfeldsensoren sowie akustische und Ultraschallsensoren zur Systemüberwachung eingesetzt. Das System hat zwei Hauptfunktionen: die Erkennung der Bandspannung und die Erkennung von Blockaden. KI-Modelle, basierend auf umfangreichen Datenanalysen, ermöglichen die präzise Vorhersage von Schäden. Echtzeitkalibrierungen erhöhen die Genauigkeit der Modelle und passen das System an neue Umgebungen an.

Die Fraunhofer IPMS-Lösung kombiniert hauseigene Sensoren mit einer Edge-Computing-Einheit basierend auf der RISCV-Architektur, was eine effiziente Datenverarbeitung direkt vor Ort ermöglicht. Dadurch werden komplexe KI-Operationen und Echtzeitanalysen unterstützt. Anpassungen an sich ändernde Umgebungsbedingungen können direkt berücksichtigt werden, was die Integration einer Vielzahl von Sensoren und die Vorhersagegenauigkeit über den Zustand der Industrieanlagen deutlich verbessert. Damit werden bestehende Limitierungen in der Rechenleistung für Echtzeitmodellierungen in eingebetteten Systemen überwunden. Partnerschaften mit Unternehmen wie der Vetter Kleinförderbänder GmbH zeigen dabei das industrielle Interesse an solchen Lösungen.

Besucher der Messe SENSOR+TEST, die vom 11. bis 13. Juni 2024 in Nürnberg stattfindet, haben die Möglichkeit, den Demonstrator am Stand 1-317 des Fraunhofer IPMS zu sehen. Die Wissenschaftler vor Ort beantworten gerne Fragen und geben Einblicke in ihre Forschungsarbeit.