Bremeni Ülikool: AI muudab masinate seisukorra jälgimise revolutsiooniliseks!

Bremeni Ülikool: AI muudab masinate seisukorra jälgimise revolutsiooniliseks!

Teadusprojektis “MasterKI” on Bremeni Ülikool võtnud endale kohustuse arendada mobiilsete töömasinate jaoks intelligentset seisundiseiresüsteemi. Selle uuendusliku projekti partneriteks on ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH ja Bremeni ülikooli uurimisinstituut ITEM. Eesmärk on luua modulaarne servalahendus, mis jälgib masinate tervist reaalajas, kasutades tehisintellektil töötavat pilveplatvormi. See lahendus on eriti oluline liikuvate masinate puhul, nagu harvesterid ja straadikandurid, mis puutuvad oma töö käigus kokku suure koormusega. Valju uni-bremen.de Praegused seiremeetodid on sageli kulukad ja annavad piiratud andmeid. "MasterKI" lähenemine on mõeldud võimaldama paindlikku ja skaleeritavat seisundi jälgimist servaarvutuse ja tehisintellekti kasutamise kaudu.

Professor Karl-Ludwig Krieger toob esile väljakutsed, mis on seotud tugeva ja kohanemisvõimelise süsteemi väljatöötamisega. Projekti keskseks komponendiks on pilvepõhine platvorm, mis vastutab signaali eeltöötluse, seisundi jälgimise ja andmete teisendamise eest. Plaan on kaotada lõhe katsestendi andmete ja reaalmaailma rakenduste andmete vahel. Projektis osaleja Julia Scholtyssek selgitab, et ülekandemudelid ja masinõpe aitavad vähendada sõltuvust ulatuslikest välimõõtmisandmetest. Kogu uurimismeetodit toetab föderaalne majandus- ja kliimakaitseministeerium (BMWK).

Keskendu eesmärkide seadmisele ja innovatsioonile

Integreeritud servamõõtmissüsteem ja pilvepõhine analüüsiplatvorm on mõeldud mobiilsete masinate ajamite usaldusväärseks jälgimiseks. ANEDO projektijuht Matthias Terhaag rõhutab võimalike kahjude varajase tuvastamise tähtsust, et ennetada kulukaid rikkeid. Andmete turvalisus mängib samuti keskset rolli, eriti kuna mobiilseid masinaid kasutatakse sageli ohutuse seisukohalt kriitilistes valdkondades. Arendatavates lahendustes kasutatakse volitamata juurdepääsu vältimiseks kaasaegseid krüpteerimistehnoloogiaid. Süsteemide juhtimise ja jälgimise optimeerimiseks töötatakse välja kasutajasõbralik äpp. Vasco de Freitas ettevõttest SEGNO rõhutab, et lahendus mitte ainult ei suurenda masina kättesaadavust, vaid vähendab oluliselt ka tegevuskulusid.

Lisaks Bremeni ülikooli tööle on Fraunhofer IPMS loonud iCampuse projekti ForTune tulemuste põhjal demonstraatori. See demonstraator ühendab andurid, andmete hankimise ja tehisintellekti toega andmete hindamise, et tagada masinate täpne seisukorra jälgimine ja ennustav hooldus. Projekti juhtiv dr Marcel Jongmanns rõhutab, et tehisintellekti integreerimine anduritesse võimaldab varakult kahjustusi tuvastada ja hooldusvälbasid optimeerida. Seda tehnoloogiat esitletakse ka eelseisval SENSOR+TEST messil, mis toimub 11.-13. juunil 2024 Nürnbergis. Miniatuurset konveierilinti esitletakse vitriinis, mis illustreerib tööstusettevõtete seire võimalusi.

Tehnoloogia areng ja nende rakendamine

Süsteemi aluseks on multimodaalsed andurid, mis salvestavad kiirendusi, pöörlemiskiirusi, magnetvälju ning akustilisi ja ultrahelisignaale. Süsteemilahendus võimaldab integreerida ka majasiseseid andureid RISCV arhitektuuril põhineva servaarvutusplokiga. See võimaldab keerulisi tehisintellekti toiminguid ja reaalajas analüüsi otse kasutuskohas. Reaalajas kalibreerimine suurendab mudelite täpsust ja kohandab süsteemi uute keskkonnatingimustega. Tehnoloogia pidevat arendamist toetavad ka olemasolevad partnerlussuhted, näiteks Vetter Kleinförderträger GmbH-ga, mis ilmestab tööstuse huvi.

Arvestades kahjustuste täpseks prognoosimiseks vajalikku ulatuslikku andmetöötlust, tõstetakse esile andmete mõistmise ja töötlemise olulisus. See on võtmevaldkond, mis nõuab lisaks puhtale tehnoloogiaarendusele ka kindlat andmestrateegiat. Sageli on vaja välist tuge, et adekvaatselt hinnata võimalusi ja riske digitaliseerimise ja masinõppe ajastul ning edukalt rakendada uuenduslikke lahendusi, nagu on näidatud ite-si.de selgitatakse. Seetõttu on selge, et seisukorra jälgimise tulevik peitub intelligentse andurite tehnoloogia, täiustatud andmeanalüüsi ja tehisintellekti rakendamise edukas sümbioosis.