Universidad de Bremen: ¡La IA está revolucionando el control del estado de las máquinas!

Universidad de Bremen: ¡La IA está revolucionando el control del estado de las máquinas!

En el marco del proyecto de investigación "MasterKI", la Universidad de Bremen se ha comprometido a desarrollar un sistema inteligente de monitorización del estado de las máquinas de trabajo móviles. Los socios de este proyecto innovador son ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH y el instituto de investigación ITEM de la Universidad de Bremen. El objetivo es crear una solución de borde modular que monitoree el estado de la máquina en tiempo real utilizando una plataforma en la nube impulsada por IA. Esta solución es especialmente importante para máquinas móviles como cosechadoras y carretillas pórtico, que están expuestas a cargas elevadas durante su funcionamiento. Alto uni-bremen.de Los métodos de seguimiento actuales suelen ser costosos y proporcionan datos limitados. El enfoque "MasterKI" tiene como objetivo permitir un monitoreo de condiciones flexible y escalable mediante el uso de computación de punta e inteligencia artificial.

El profesor Karl-Ludwig Krieger destaca los desafíos asociados con el desarrollo de un sistema robusto y adaptable. Un componente central del proyecto es una plataforma basada en la nube responsable del preprocesamiento de señales, el monitoreo del estado y la transformación de datos. El plan es cerrar la brecha entre los datos del banco de pruebas y los datos de aplicaciones del mundo real. Julia Scholtyssek, participante del proyecto, explica que los modelos de transferencia y el aprendizaje automático ayudan a reducir la dependencia de una gran cantidad de datos de medición de campo. Todo el proceso de investigación cuenta con el apoyo del Ministerio Federal de Economía y Protección del Clima (BMWK).

Centrarse en el establecimiento de objetivos y la innovación.

El sistema integrado de medición de bordes y la plataforma de análisis basada en la nube deben permitir una monitorización fiable de las unidades de accionamiento de las máquinas móviles. Matthias Terhaag, director de proyectos de ANEDO, destaca la importancia de identificar tempranamente los posibles daños para evitar fallos costosos. La seguridad de los datos también desempeña un papel central, sobre todo porque las máquinas móviles se utilizan a menudo en áreas críticas para la seguridad. Las soluciones en desarrollo utilizan tecnologías de cifrado modernas para evitar el acceso no autorizado. Se está desarrollando una aplicación fácil de usar para optimizar el control y monitoreo de los sistemas. Vasco de Freitas de SEGNO destaca que la solución no sólo aumenta la disponibilidad de la máquina, sino que también reduce significativamente los costes operativos.

Además del trabajo de la Universidad de Bremen, Fraunhofer IPMS ha creado un demostrador basándose en los resultados del proyecto iCampus ForTune. Este demostrador combina sensores, adquisición de datos y evaluación de datos respaldada por IA para garantizar un monitoreo preciso del estado y el mantenimiento predictivo de las máquinas. El Dr. Marcel Jongmanns, que dirige el proyecto, destaca que la integración de la IA en los sensores permite detectar daños a tiempo y optimizar los intervalos de mantenimiento. Esta tecnología también se presentará en la próxima feria SENSOR+TEST del 11 al 13 de junio de 2024 en Nuremberg. En una vitrina se presenta una cinta transportadora en miniatura que ilustra las posibilidades de monitorización de plantas industriales.

Avances tecnológicos y su aplicación.

La base del sistema son sensores multimodales que registran aceleraciones, velocidades de rotación, campos magnéticos y señales acústicas y ultrasónicas. La solución del sistema también permite la integración de sensores internos con una unidad informática de vanguardia basada en la arquitectura RISCV. Esto permite operaciones complejas de IA y análisis en tiempo real directamente en el punto de uso. Las calibraciones en tiempo real aumentan la precisión de los modelos y adaptan el sistema a nuevas condiciones ambientales. El desarrollo continuo de la tecnología también se ve respaldado por asociaciones existentes, por ejemplo con Vetter Kleinförderträger GmbH, lo que ilustra el interés de la industria.

Dado el extenso procesamiento de datos que es necesario para una predicción precisa de los daños, se destaca la importancia de la comprensión y el procesamiento de los datos. Esta es un área clave que requiere una estrategia de datos sólida además del desarrollo tecnológico puro. A menudo se requiere apoyo externo para evaluar adecuadamente las oportunidades y los riesgos en la era de la digitalización y el aprendizaje automático e implementar con éxito soluciones innovadoras, como se muestra en ite-si.de se explica. Por lo tanto, está claro que el futuro del monitoreo de condición reside en la simbiosis exitosa de la tecnología de sensores inteligentes, el análisis de datos avanzado y la aplicación de la IA.