Universitatea din Bremen: AI revoluționează monitorizarea stării mașinilor!

Universitatea din Bremen: AI revoluționează monitorizarea stării mașinilor!

În cadrul proiectului de cercetare „MasterKI”, Universitatea din Bremen s-a angajat să dezvolte un sistem inteligent de monitorizare a stării pentru mașinile mobile de lucru. Partenerii acestui proiect inovator sunt ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH și institutul de cercetare ITEM de la Universitatea din Bremen. Scopul este de a crea o soluție de vârf modulară care monitorizează starea de sănătate a mașinii în timp real, folosind o platformă cloud alimentată de AI. Această soluție este deosebit de importantă pentru mașinile mobile, cum ar fi mașinile de recoltat și transportoarele, care sunt expuse la sarcini mari în timpul operațiunilor lor. Tare uni-bremen.de Metodele actuale de monitorizare sunt adesea costisitoare și oferă date limitate. Abordarea „MasterKI” este menită să permită monitorizarea stării flexibile și scalabile prin utilizarea edge computing și a inteligenței artificiale.

Profesorul Karl-Ludwig Krieger subliniază provocările asociate dezvoltării unui sistem robust și adaptabil. O componentă centrală a proiectului este o platformă bazată pe cloud responsabilă de preprocesarea semnalului, monitorizarea stării și transformarea datelor. Planul este de a reduce decalajul dintre datele din bancul de testare și datele din aplicațiile din lumea reală. Julia Scholtyssek, un participant la proiect, explică că modelele de transfer și învățarea automată ajută la reducerea dependenței de datele extinse de măsurare pe teren. Întreaga abordare a cercetării este susținută de Ministerul Federal pentru Afaceri Economice și Protecția Climei (BMWK).

Concentrați-vă pe stabilirea obiectivelor și pe inovație

Sistemul integrat de măsurare a marginilor și platforma de analiză bazată pe cloud sunt menite să permită monitorizarea fiabilă a unităților de acționare ale mașinilor mobile. Matthias Terhaag, manager de proiect la ANEDO, subliniază importanța identificării precoce a potențialelor daune pentru a preveni eșecurile costisitoare. Securitatea datelor joacă, de asemenea, un rol central, mai ales că mașinile mobile sunt adesea folosite în zone critice pentru siguranță. Soluțiile aflate în curs de dezvoltare folosesc tehnologii moderne de criptare pentru a preveni accesul neautorizat. O aplicație ușor de utilizat este în curs de dezvoltare pentru a optimiza controlul și monitorizarea sistemelor. Vasco de Freitas de la SEGNO subliniază că soluția nu numai că mărește disponibilitatea mașinilor, ci și reduce semnificativ costurile de operare.

Pe lângă activitatea Universității din Bremen, Fraunhofer IPMS a creat un demonstrator bazat pe rezultatele proiectului iCampus ForTune. Acest demonstrator combină senzori, achiziția de date și evaluarea datelor susținută de AI pentru a garanta monitorizarea precisă a stării și întreținerea predictivă a mașinilor. Dr. Marcel Jongmanns, care conduce proiectul, subliniază că integrarea AI în senzori face posibilă detectarea precoce a daunelor și optimizarea intervalelor de întreținere. Această tehnologie va fi prezentată și la următorul târg comercial SENSOR+TEST din 11 până în 13 iunie 2024 la Nürnberg. O bandă transportoare miniaturizată este prezentată într-o vitrină care ilustrează posibilitățile de monitorizare a instalațiilor industriale.

Progresele tehnologice și aplicarea lor

Senzorii multimodali care înregistrează accelerațiile, ratele de rotație, câmpurile magnetice, precum și semnalele acustice și ultrasonice formează baza sistemului. Soluția de sistem permite, de asemenea, integrarea senzorilor interni cu o unitate de calcul edge bazată pe arhitectura RISCV. Acest lucru permite operațiuni complexe de IA și analiză în timp real direct la punctul de utilizare. Calibrările în timp real măresc acuratețea modelelor și adaptează sistemul la noile condiții de mediu. Dezvoltarea continuă a tehnologiei este susținută și de parteneriatele existente, de exemplu cu Vetter Kleinförderträger GmbH, care ilustrează interesul industriei.

Având în vedere procesarea extinsă a datelor care este necesară pentru predicția precisă a daunelor, este evidențiată importanța înțelegerii și procesării datelor. Acesta este un domeniu cheie care necesită o strategie solidă de date, pe lângă dezvoltarea tehnologiei pure. Sprijin extern este adesea necesar pentru a evalua în mod adecvat oportunitățile și riscurile în era digitalizării și învățării automate și pentru a implementa cu succes soluții inovatoare, așa cum se arată pe ite-si.de este explicat. Prin urmare, este clar că viitorul monitorizării stării constă în simbioza de succes a tehnologiei senzorilor inteligenți, analiza avansată a datelor și aplicarea AI.