不来梅大学：人工智能正在彻底改变机器状态监测！

不来梅大学：人工智能正在彻底改变机器状态监测！

在“MasterKI”研究项目中，不来梅大学致力于开发移动作业机械的智能状态监测系统。该创新项目的合作伙伴包括 ANEDO GmbH、SEGNO Industrie Automation GmbH 和不来梅大学 ITEM 研究所。目标是创建一个模块化边缘解决方案，使用人工智能驱动的云平台实时监控机器健康状况。该解决方案对于收割机和跨运车等移动机器尤其重要，因为这些机器在运行过程中会承受高负载。大声 不莱梅大学 目前的监测方法通常成本高昂且提供的数据有限。 “MasterKI”方法旨在通过使用边缘计算和人工智能来实现灵活且可扩展的状态监测。

Karl-Ludwig Krieger 教授强调了开发强大且适应性强的系统所面临的挑战。该项目的核心组件是一个基于云的平台，负责信号预处理、状态监测和数据转换。该计划旨在缩小测试台数据与实际应用数据之间的差距。项目参与者 Julia Scholtyssek 解释说，传输模型和机器学习有助于减少对大量现场测量数据的依赖。整个研究方法得到了联邦经济事务和气候保护部 (BMWK) 的支持。

专注于目标设定和创新

集成边缘测量系统和基于云的分析平台旨在实现对移动机器驱动单元的可靠监控。 ANEDO 项目经理 Matthias Terhaag 强调尽早识别潜在损害的重要性，以防止代价高昂的故障。数据安全也发挥着核心作用，特别是因为移动机器经常用于安全关键领域。正在开发的解决方案使用现代加密技术来防止未经授权的访问。正在开发一个用户友好的应用程序，以优化系统的控制和监控。 SEGNO 的 Vasco de Freitas 强调，该解决方案不仅提高了机器可用性，而且还显着降低了运营成本。

除了不来梅大学的工作外，Fraunhofer IPMS 还根据 iCampus 项目 ForTune 的结果创建了一个演示器。该演示器结合了传感器、数据采集和人工智能支持的数据评估，以保证机器的精确状态监控和预测性维护。该项目的负责人 Marcel Jongmanns 博士强调，将人工智能集成到传感器中可以尽早发现损坏并优化维护间隔。该技术还将在即将于 2024 年 6 月 11 日至 13 日在纽伦堡举行的 SENSOR+TEST 贸易展览会上展示。展示柜中展示了微型传送带，展示了工业工厂监控的可能性。

技术进步及其应用

记录加速度、旋转速率、磁场以及声学和超声波信号的多模态传感器构成了该系统的基础。该系统解决方案还能够将内部传感器与基于 RISCV 架构的边缘计算单元集成。这允许直接在使用点进行复杂的人工智能操作和实时分析。实时校准提高了模型的准确性并使系统适应新的环境条件。该技术的持续发展也得到了现有合作伙伴的支持，例如与 Vetter Kleinförderträger GmbH 的合作，这说明了行业的兴趣。

鉴于精确损伤预测所需的大量数据处理，数据理解和处理的重要性就凸显出来。除了纯粹的技术开发之外，这是一个需要可靠的数据策略的关键领域。通常需要外部支持来充分评估数字化和机器学习时代的机遇和风险，并成功实施创新解决方案，如图所示 ite-side.de 已解释。因此，很明显，状态监测的未来在于智能传感器技术、先进数据分析和人工智能应用的成功共生。