Università di Brema: l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il monitoraggio delle condizioni delle macchine!

Università di Brema: l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il monitoraggio delle condizioni delle macchine!

Nel progetto di ricerca “MasterKI”, l'Università di Brema si è impegnata a sviluppare un sistema intelligente di monitoraggio delle condizioni per macchine da lavoro mobili. I partner di questo progetto innovativo sono ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH e l'istituto di ricerca ITEM dell'Università di Brema. L’obiettivo è creare una soluzione edge modulare che monitori lo stato delle macchine in tempo reale utilizzando una piattaforma cloud basata sull’intelligenza artificiale. Questa soluzione è particolarmente importante per le macchine mobili come le mietitrici e i carri a portale, che sono esposti a carichi elevati durante le loro operazioni. Forte uni-bremen.de Gli attuali metodi di monitoraggio sono spesso costosi e forniscono dati limitati. L’approccio “MasterKI” ha lo scopo di consentire un monitoraggio delle condizioni flessibile e scalabile attraverso l’uso dell’edge computing e dell’intelligenza artificiale.

Il professor Karl-Ludwig Krieger evidenzia le sfide associate allo sviluppo di un sistema robusto e adattabile. Una componente centrale del progetto è una piattaforma basata su cloud responsabile della pre-elaborazione del segnale, del monitoraggio delle condizioni e della trasformazione dei dati. Il piano è quello di colmare il divario tra i dati del banco di prova e i dati delle applicazioni del mondo reale. Julia Scholtyssek, una partecipante al progetto, spiega che i modelli di trasferimento e l'apprendimento automatico aiutano a ridurre la dipendenza da ampi dati di misurazione sul campo. L’intero approccio di ricerca è sostenuto dal Ministero federale per l’economia e la protezione del clima (BMWK).

Concentrarsi sulla definizione degli obiettivi e sull'innovazione

Il sistema integrato di misurazione dei bordi e la piattaforma di analisi basata su cloud hanno lo scopo di consentire un monitoraggio affidabile delle unità di azionamento delle macchine mobili. Matthias Terhaag, project manager presso ANEDO, sottolinea l'importanza di identificare tempestivamente i potenziali danni per evitare costosi guasti. Anche la sicurezza dei dati gioca un ruolo centrale, soprattutto perché le macchine mobili vengono spesso utilizzate in aree critiche per la sicurezza. Le soluzioni in fase di sviluppo utilizzano moderne tecnologie di crittografia per impedire l'accesso non autorizzato. È in fase di sviluppo un’app user-friendly per ottimizzare il controllo e il monitoraggio degli impianti. Vasco de Freitas di SEGNO sottolinea che la soluzione non solo aumenta la disponibilità delle macchine, ma riduce anche significativamente i costi operativi.

Oltre al lavoro dell'Università di Brema, Fraunhofer IPMS ha creato un dimostratore basato sui risultati del progetto iCampus ForTune. Questo dimostratore combina sensori, acquisizione dati e valutazione dei dati supportata dall’intelligenza artificiale per garantire un monitoraggio preciso delle condizioni e una manutenzione predittiva delle macchine. Il Dr. Marcel Jongmanns, a capo del progetto, sottolinea che l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei sensori consente di rilevare tempestivamente i danni e di ottimizzare gli intervalli di manutenzione. Questa tecnologia sarà presentata anche alla prossima fiera SENSOR+TEST dall'11 al 13 giugno 2024 a Norimberga. Un nastro trasportatore miniaturizzato viene presentato in una vetrina che illustra le possibilità di monitoraggio degli impianti industriali.

Progressi tecnologici e loro applicazione

La base del sistema è costituita da sensori multimodali che rilevano accelerazioni, velocità di rotazione, campi magnetici e segnali acustici e ultrasonici. La soluzione di sistema consente inoltre l'integrazione di sensori interni con un'unità di edge computing basata sull'architettura RISCV. Ciò consente operazioni AI complesse e analisi in tempo reale direttamente nel punto di utilizzo. Le calibrazioni in tempo reale aumentano la precisione dei modelli e adattano il sistema alle nuove condizioni ambientali. Il continuo sviluppo della tecnologia è supportato anche dalle partnership esistenti, ad esempio con Vetter Kleinförderträger GmbH, che illustrano l'interesse del settore.

Considerata l’ampia elaborazione dei dati necessaria per una previsione precisa dei danni, viene evidenziata l’importanza della comprensione e dell’elaborazione dei dati. Si tratta di un’area chiave che richiede una solida strategia sui dati oltre al puro sviluppo tecnologico. Il supporto esterno è spesso necessario per valutare adeguatamente opportunità e rischi nell’era della digitalizzazione e dell’apprendimento automatico e per implementare con successo soluzioni innovative, come mostrato su ite-side.de è spiegato. È quindi chiaro che il futuro del monitoraggio delle condizioni risiede nella riuscita simbiosi tra tecnologia dei sensori intelligenti, analisi avanzata dei dati e applicazione dell’intelligenza artificiale.