Universidade de Bremen: A IA está revolucionando o monitoramento das condições das máquinas!

Universidade de Bremen: A IA está revolucionando o monitoramento das condições das máquinas!

No projeto de pesquisa “MasterKI”, a Universidade de Bremen comprometeu-se a desenvolver um sistema inteligente de monitoramento de condições para máquinas de trabalho móveis. Os parceiros neste projeto inovador são a ANEDO GmbH, a SEGNO Industrie Automation GmbH e o instituto de pesquisa ITEM da Universidade de Bremen. O objetivo é criar uma solução modular de ponta que monitore a integridade da máquina em tempo real usando uma plataforma de nuvem alimentada por IA. Esta solução é particularmente importante para máquinas móveis, como colheitadeiras e straddle trucks, que estão expostas a cargas elevadas durante as suas operações. Alto uni-bremen.de Os actuais métodos de monitorização são muitas vezes dispendiosos e fornecem dados limitados. A abordagem “MasterKI” visa permitir o monitoramento de condições flexível e escalável por meio do uso de computação de ponta e inteligência artificial.

O professor Karl-Ludwig Krieger destaca os desafios associados ao desenvolvimento de um sistema robusto e adaptável. Um componente central do projeto é uma plataforma baseada em nuvem responsável pelo pré-processamento de sinais, monitoramento de condições e transformação de dados. O plano é preencher a lacuna entre os dados do banco de testes e os dados de aplicações do mundo real. Julia Scholtyssek, participante do projeto, explica que os modelos de transferência e o aprendizado de máquina ajudam a reduzir a dependência de extensos dados de medição de campo. Toda a abordagem de pesquisa é apoiada pelo Ministério Federal de Assuntos Econômicos e Proteção Climática (BMWK).

Foco no estabelecimento de metas e inovação

O sistema integrado de medição de borda e a plataforma de análise baseada em nuvem têm como objetivo permitir o monitoramento confiável das unidades de acionamento de máquinas móveis. Matthias Terhaag, gestor de projecto da ANEDO, enfatiza a importância de identificar precocemente potenciais danos, a fim de evitar falhas dispendiosas. A segurança dos dados também desempenha um papel central, especialmente porque as máquinas móveis são frequentemente utilizadas em áreas críticas de segurança. As soluções em desenvolvimento utilizam modernas tecnologias de criptografia para impedir acessos não autorizados. Um aplicativo de fácil utilização está sendo desenvolvido para otimizar o controle e monitoramento dos sistemas. Vasco de Freitas da SEGNO enfatiza que a solução não só aumenta a disponibilidade das máquinas, mas também reduz significativamente os custos operacionais.

Além do trabalho da Universidade de Bremen, o Fraunhofer IPMS criou um demonstrador baseado nos resultados do projeto iCampus ForTune. Este demonstrador combina sensores, aquisição de dados e avaliação de dados apoiada por IA para garantir monitoramento preciso das condições e manutenção preditiva das máquinas. Marcel Jongmanns, que lidera o projeto, enfatiza que a integração da IA ​​nos sensores permite detectar precocemente os danos e otimizar os intervalos de manutenção. Esta tecnologia também será apresentada na próxima feira SENSOR+TEST, de 11 a 13 de junho de 2024, em Nuremberg. Uma correia transportadora miniaturizada é apresentada em um mostruário que ilustra as possibilidades de monitoramento de plantas industriais.

Avanços tecnológicos e sua aplicação

Sensores multimodais que registram acelerações, taxas de rotação, campos magnéticos, bem como sinais acústicos e ultrassônicos formam a base do sistema. A solução do sistema também permite a integração de sensores internos com uma unidade de computação de ponta baseada na arquitetura RISCV. Isso permite operações complexas de IA e análises em tempo real diretamente no ponto de uso. As calibrações em tempo real aumentam a precisão dos modelos e adaptam o sistema às novas condições ambientais. O desenvolvimento contínuo da tecnologia também é apoiado por parcerias existentes, por exemplo com a Vetter Kleinförderträger GmbH, que ilustra o interesse da indústria.

Dado o extenso processamento de dados necessário para uma previsão precisa dos danos, destaca-se a importância da compreensão e do processamento dos dados. Esta é uma área chave que requer uma estratégia de dados sólida, além do puro desenvolvimento tecnológico. Muitas vezes é necessário apoio externo para avaliar adequadamente as oportunidades e os riscos na era da digitalização e da aprendizagem automática e para implementar com sucesso soluções inovadoras, como mostrado na ite-si.de é explicado. É, portanto, claro que o futuro do monitoramento de condições reside na simbiose bem-sucedida da tecnologia de sensores inteligentes, na análise avançada de dados e na aplicação de IA.