Университет на Бремен: AI революционизира мониторинга на състоянието на машините!

Университет на Бремен: AI революционизира мониторинга на състоянието на машините!

В изследователския проект „MasterKI“ Бременският университет се ангажира да разработи интелигентна система за наблюдение на състоянието на мобилни работни машини. Партньори в този иновативен проект са ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH и изследователският институт ITEM към университета в Бремен. Целта е да се създаде модулно крайно решение, което следи изправността на машината в реално време с помощта на базирана на AI облачна платформа. Това решение е особено важно за мобилни машини като комбайни и разклонени носачи, които са изложени на високи натоварвания по време на своята работа. Силно uni-bremen.de Настоящите методи за мониторинг често са скъпи и предоставят ограничени данни. Подходът „MasterKI“ е предназначен да даде възможност за гъвкаво и мащабируемо наблюдение на състоянието чрез използване на периферни изчисления и изкуствен интелект.

Професор Карл-Лудвиг Кригер подчертава предизвикателствата, свързани с разработването на стабилна и адаптивна система. Централен компонент на проекта е облачна платформа, която отговаря за предварителната обработка на сигнали, мониторинг на състоянието и трансформация на данни. Планът е да се преодолее разликата между данните от тестовия стенд и данните от реални приложения. Джулия Шолтисек, участник в проекта, обяснява, че моделите за трансфер и машинното обучение помагат за намаляване на зависимостта от обширни данни от полеви измервания. Целият изследователски подход се подкрепя от Федералното министерство на икономиката и опазването на климата (BMWK).

Съсредоточете се върху поставянето на цели и иновациите

Интегрираната система за измерване на ръба и облачната платформа за анализ са предназначени да позволят надеждно наблюдение на задвижващите устройства на мобилните машини. Матиас Терхаг, ръководител на проекта в ANEDO, подчертава важността на ранното идентифициране на потенциални щети, за да се предотвратят скъпоструващи повреди. Сигурността на данните също играе централна роля, особено след като мобилните машини често се използват в критични за безопасността зони. Решенията в процес на разработка използват модерни технологии за криптиране за предотвратяване на неоторизиран достъп. Разработва се удобно за потребителя приложение за оптимизиране на контрола и мониторинга на системите. Васко де Фрейтас от SEGNO подчертава, че решението не само увеличава наличността на машината, но също така значително намалява оперативните разходи.

В допълнение към работата на университета в Бремен, Fraunhofer IPMS създаде демонстратор въз основа на резултатите от проекта iCampus ForTune. Този демонстратор съчетава сензори, събиране на данни и поддържана от AI оценка на данни, за да гарантира прецизно наблюдение на състоянието и предсказуема поддръжка на машините. Д-р Марсел Йонгманс, който ръководи проекта, подчертава, че интегрирането на AI в сензорите прави възможно ранното откриване на повреди и оптимизиране на интервалите за поддръжка. Тази технология ще бъде представена и на предстоящия търговски панаир SENSOR+TEST от 11 до 13 юни 2024 г. в Нюрнберг. Миниатюризирана транспортна лента е представена във витрина, която илюстрира възможностите за наблюдение на промишлено предприятие.

Технологични постижения и тяхното приложение

Мултимодални сензори, които записват ускорения, скорости на въртене, магнитни полета, както и акустични и ултразвукови сигнали, формират основата на системата. Системното решение също така позволява интегрирането на вътрешни сензори с крайно изчислително устройство, базирано на архитектурата RISCV. Това позволява сложни AI операции и анализ в реално време директно на мястото на използване. Калибрирането в реално време повишава точността на моделите и адаптира системата към новите условия на околната среда. Непрекъснатото развитие на технологията се подкрепя и от съществуващи партньорства, например с Vetter Kleinförderträger GmbH, което илюстрира интереса на индустрията.

Като се има предвид обширната обработка на данни, която е необходима за прецизно прогнозиране на щетите, важността на разбирането и обработката на данните е подчертана. Това е ключова област, която изисква солидна стратегия за данни в допълнение към чисто технологично развитие. Често е необходима външна подкрепа за адекватна оценка на възможностите и рисковете в ерата на дигитализацията и машинното обучение и за успешно прилагане на иновативни решения, както е показано на ite-si.de е обяснено. Следователно е ясно, че бъдещето на мониторинга на състоянието е в успешната симбиоза на интелигентна сензорна технология, усъвършенстван анализ на данни и прилагане на AI.