24 Mai Leckage-Detektion durch intelligente Audiotechnologie
Smarte Sensorik, leistungsfähige Mikroelektronik und eingebettete Software sammeln und verarbeiten eine Vielzahl an Daten in Produktionsprozessen, die zur Optimierung von Betriebsabläufen herangezogen werden. Auch der Institutsteil Hör-, Sprach- und Audiotechnologie HSA des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT erforscht und entwickelt anwendungsspezifische Sensorsysteme dieser Art – zum Beispiel zur Überwachung von Maschinen.
Einer nächsten Generation zunehmend autonomer Produktionssysteme ist das Projekt ‚Mikroelektronik-basierte universelle Sensor-Schnittstelle mit Künstlicher Intelligenz für Industrie 4.0‘, kurz: KI-MUSIK4.0, gewidmet. Koordinator des BMBF-geförderten Projektes ist Schaeffler Technologies. „Das Ziel des Vorhabens liegt in der Verbesserung der Datenerhebung und -verarbeitung am Ort des Geschehens, um eine sichere dezentrale Analyse- und Prognosefähigkeit zu gewährleisten“, erklärt Projektleiter René Grünke, Senior Expert Sensorik bei Schaeffler. „Neben der Entwicklung neuartiger, energieeffizienter Sensorkonzepte werden Aspekte des maschinellen Lernens untersucht. Für den Einsatz in Echtzeit muss die Technologie robust, energieeffizient und vernetzt in Produktionsumgebungen einsetzbar sein.“
Leckage-Detektion an pneumatischen Antrieben
Für besonders anwendungsbezogene Ergebnisse entwickelt und erprobt das Konsortium von KI-MUSIK4.0 die neuen IIoT-Technologien anhand von Use Cases. Das Fraunhofer IDMT betrachtet beispielsweise mit Festo die Zustandsüberwachung pneumatischer Antriebe und insbesondere die frühzeitige und automatisierte Detektion von Druckluft-Leckagen. Sie entstehen meist schleichend. Gesteigerte Betriebskosten, verringerte Maschineneffizienz oder vereinzelte Maschinenausfälle lassen sich erst spät mit dem Druckluftverlust in Verbindung bringen. „Eine Reduktion der Druckluftverluste bietet Einsparpotenzial für Kunden und erhöht die Energieeffizenz von Komponenten und Anlagen“, sagt Stefan Saller, Projektleiter im Bereich Advanced Development Mechatronic Systems bei Festo. Das Unternehmen und die Fraunhofer-Entwickler sehen weitreichende Mehrwerte insbesondere in der intelligenten Aufbereitung und Bereitstellung von Daten für Predictive Maintenance.
Intelligente akustische Sensorik und KI-Methoden
Im Projekt entwickelt das Fraunhofer IDMT seine intelligenten, akustischen Sensorsysteme für den Einsatz in großen Sensornetzwerken weiter. Verfahren zur Signalvorverarbeitung reduzieren anwendungsspezifische Störgrößen, gestalten neuartige KI-Methoden robuster und machen zu übertragende Datenpakete bedeutend kleiner. Die neuen Sensoren verarbeiten zudem große Datenmengen on-premises bevor sie die relevanten Informationen an das Netzwerk weitergeben. „All das beschleunigt die Kommunikation zwischen den Komponenten erheblich, verbessert die akustische Fehler- und Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen nochmals deutlich, vermeidet die Weitergabe eventuell sensibler Audiodaten – und unterstützt das gesteckte Ziel der zuverlässigen Echtzeitüberwachung auf allen Ebenen moderner Systemarchitekturen“, erklärt Danilo Hollosi, Gruppenleiter Akustische Ereignisdetektion am Fraunhofer IDMT.
Weitere Informationen www.idmt.fraunhofer.de/hsa
Quelle: www.idmt.fraunhofer.de
Bild: Fraunhofer IDMT/Anika Bödecker
