Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS präsentiert einen neuartigen Demonstrator für die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen. Der Demonstrator nutzt fortschrittliche Sensorik in Kombination mit einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Datenverarbeitung, um potenzielle Maschinenschäden frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden.
Mit dem neuen Demonstrator des Fraunhofer IPMS, der auf den Ergebnissen des i-Campus-Projekts „ForTune“ aufbaut, werden Sensorik, Datenerfassung und KI-basierte Datenauswertung für Condition Monitoring und Predictive Maintenance kombiniert. Damit eröffnen sich neue Möglichkeiten für die vorausschauende Wartung von Anlagen und Maschinen. Das Fraunhofer IPMS bringt seine Expertise im Edge Computing und in der Echtzeit-Datenübertragung ein. Dr. Marcel Jongmanns, Leiter des Projekts am Fraunhofer IPMS, erklärt: „Unsere Lösung ermöglicht eine präzise Zustandsüberwachung von Maschinen durch den Einsatz von Sensoren und intelligenter Datenanalyse. Die Integration von KI in die Sensoren ermöglicht es uns, Schäden zu erkennen, bevor sie auftreten, und so Wartungsintervalle zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren.“
Der Demonstrator zeigt ein miniaturisiertes Förderband und verdeutlicht die Leistungsfähigkeit einer neuartigen Toolbox für die Überwachung von Industrieanlagen. Das System verwendet multimodale Sensoren. Die Sensorik erfasst Beschleunigungen in den Raumrichtungen und die entsprechenden Drehraten. Magnetfeldsensoren und akustische sowie Ultraschallsensoren werden zusätzlich zur Überwachung des Systems eingesetzt. Es gibt zwei Hauptfunktionen des Systems: die Erkennung der Bandspannung und die Erkennung von Blockaden. Basierend auf umfangreichen Datenanalysen ermöglichen die KI-Modelle eine präzise Vorhersage von Schäden. Um die Genauigkeit der Modelle zu erhöhen, können Echtzeitkalibrierungen durchgeführt werden, um das System an neue Umgebungen anzupassen.
Ziel der Systemlösung des Fraunhofer IPMS ist die Kombination der eigenen Sensorik mit einer eigenen Edge-Computing-Einheit auf Basis der RISCV-Architektur zur effizienten Datenverarbeitung direkt am Einsatzort. Dadurch werden komplexe KI-Operationen sowie Echtzeitanalysen ermöglicht. Sich ändernde Umgebungseinflüsse können so direkt modelliert beziehungsweise 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 Einschränkungen in der Rechenleistung für die Echtzeitmodellierung in eingebetteten Systemen werden überwunden. Die Expertise des Fraunhofer IPMS im Bereich Sensorik und KI-Auswertung ermöglicht die kontinuierliche Weiterentwicklung der Technologie. Bereits bestehende Partnerschaften mit Unternehmen wie Vetter Kleinförderbänder zeigen das Interesse der Industrie an solchen Lösungen. Während der Messe Sensor+Test vom 11. bis 13. Juni 2024 in Nürnberg können Besucher den Demonstrator am Stand 1-317 des Fraunhofer IPMS besichtigen.
