Künstliche Intelligenz
für Ihren Betrieb!

Innovative Lösungen mit KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in aller Munde. Als Ihr verlässlicher Forschungs- und Entwicklungspartner im Bereich Mechatronik bieten wir bei LCM unseren Kunden die Möglichkeit, KI in ihre Produkte zu integrieren. Dies führt nicht nur zu gesteigerter Effizienz, Genauigkeit und Robustheit, sondern verleiht Ihnen auch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Mit KI eröffnen sich Anwendungen, die ohne diese Technologie unvorstellbar wären.

Erfahren Sie, wie KI im industriellen Kontext Ihr Unternehmen revolutionieren kann und wie LCM Ihnen dabei helfen kann, diese transformative Technologie optimal zu nutzen!

Industrieller KI-Einsatz

Alle reden von KI, überall hört man davon. Doch was verbirgt sich eigentlich dahinter?

LCM KI-Lösungen

LCM nutzt KI vielseitig. Entdecken Sie unsere Lösungen zur Inspiration!

KI Einstieg

Wie und womit kann ich beginnen KI in meinem Unternehmen einzusetzen?

Definition

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (die bereits über eigene Sensoren, zum Beispiel eine Kamera, vorbereitet oder gesammelt wurden), verarbeitet sie und reagiert. KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten.“
(Quelle: EP).

Einsatz von KI im industriellen Umfeld

Integration von KI-Technologien mit LCM

LCM unterstützt Sie bei der Implementierung von KI in Ihrem speziellen Anwendungsfall, insbesondere im Bereich des Condition Monitorings. Wenn ein Unternehmen eine Herausforderung an LCM heranträgt, verfügen sowohl das Unternehmen als auch LCM in der Regel über umfassendes technisches Fachwissen über das betreffende System, auch als „Domänenwissen“ bekannt.

Durch den Einsatz maßgeschneiderter Sensortechnologie erfassen wir zunächst präzise Systemdaten. Gleichzeitig bieten wir die Möglichkeit, ein Computermodell zu erstellen, mit dem das System simuliert werden kann. Die Simulation erzeugt zusätzliche Daten, die potenziell auch unerwünschte Betriebszustände darstellen können. Das Domänenwissen fließt sowohl in die Datenerfassung als auch in die Modellierung & Simulation ein.

Anschließend werden die gesammelten Mess- und Simulationsdaten mithilfe von KI-Algorithmen analysiert, um beispielsweise den aktuellen Betriebszustand der Komponente oder Maschine zu ermitteln. Geeignete Aktoren oder Maßnahmen werden aktiviert, um sicherzustellen, dass das System in optimaler Verfassung ist.

Nutzen Sie die Vorteile der KI-Lösungen von LCM auch für Ihr Unternehmen!

Wichtige Begriffe

Machine Learning

Maschinelles Lernen ermöglicht es datenbasiert über ein System zu lernen. Sind beispielsweise genügend Daten aus individuellen Betriebszuständen vorhanden, können diese Zustände unterschieden werden, z.B. für frühes Erkennen von Fehlern.
Als übliche algorithmische Ansätze seien hier „Überwachtes Lernen“ (supervised learning), „Unüberwachtes Lernen“ (unsupervised learning) und „Bestärkendes Lernen“ (reinforcement learning) genannt.

Digitaler Zwilling

Am LCM setzt sich der Digitale Zwilling nicht allein aus dem CAD-Modell zusammen, sondern integriert auch das physikalische Verhalten und die Simulation des gesamten Modells. Diese umfassende Simulation ermöglicht die Datengenerierung aus Betriebszuständen, für die normalerweise nur begrenzt Messdaten verfügbar sind, zum Beispiel unerwünschte oder selten auftretende Betriebszustände. Der Digitale Zwilling hilft dadurch Betriebsstillstände zu verhindern.

Domänenwissen

Daten können aus Messvorrichtungen stammen oder über die Modellierung des Systems und deren Simulation erzeugt werden. In die Modellierung geht vorhandenes Wissen über das System ein. Dadurch können nicht nur generell mehr Daten erzeugt werden, sondern auch Betriebszustände nachgestellt werden, die im normalen Betrieb kaum auftreten bzw. gar nicht auftreten sollen.

LCM KI-Lösungen

In diesem Abschnitt finden Sie eine Auswahl umgesetzter KI-Lösungen von LCM.

Fehlererkennung an Kugellagern

Qualitätssicherung mit Vibrationsmessung

An einem Kugellager, das in einer Getriebebox verbaut ist, sollen Fehler erkannt und klassifiziert werden. Die Fehlerkategorien reichen von „fehlerfrei“ über „leicht beschädigt“ zu „defekt“. Die Lösung von LCM liefert unter Zuhilfenahme von vier Schlüsselmerkmalen 99 % korrekte Fehlererkennung!

Pichler, K. et al, „Data-driven vibration-based bearing fault diagnosis using non-steady-state data“, Journal of Sensors and Sensor Systems, No. 9, 2020.

Daten durch Fehlersimulation

Fehlerdaten ohne Betriebsstillstand

Für die Erkennung von Fehlern in Komponenten, Maschinen oder Anlagen sind spezifische Fehlerdaten essentiell. Die Simulation diverser Fehlerszenarien ermöglicht die Generierung wertvoller Daten, um unerwünschte Betriebssituationen zu vermeiden. Insbesondere bei Fehlern, die nie oder nur selten auftreten und somit ein KI-Training erschweren, erweisen sich Simulationsdaten als besonders wertvoll.

Edwin Lughofer, Patrick Zorn and Edmund Marth, „Transfer learning of fuzzy classifiers for optimized joint representation of simulated and measured data in anomaly detection of motor phase currents,“ Applied Soft Computing, Vol. 124, July 2022.

Digitaler Zwilling für Prädiktive Wartung

Nutzungsdauer von Komponenten überwachen

Wir haben einen digitalen Zwilling speziell für prädiktive Wartungszwecke entwickelt. Dieser ermöglicht es uns, die Restnutzungsdauer von Maschinenkomponenten wie Lagern, Aktuatoren und Spannfuß effektiv zu überwachen und präzise zu berechnen.

Dieser digitale Zwilling basiert auf Simulationsergebnissen und kann nicht messbare Größen wie die Entwicklung des Kontaktdrucks in den Lagern während der Produktion berechnen. Durch die Kombination von virtuellen Sensoren und Live-Messungen können wir den Verschleiß unterschiedlicher Teile verfolgen und ihre verbleibende Nutzungsdauer berechnen.

Vermessung von Haarrissen mittels Deep Learning

Bildbasierte Qualitätssicherung

Auf Stahlbändern sollen Risse erkannt und vermessen werden bei einer großen Datenmenge von 400 Mikroskopbildern pro Probe. Die Risse im Bild sind sehr dünn, ungefähr 1 Pixel breit. Zusätzlich erschweren Artefakte die Risserkennung, weshalb herkömmliche Bildverarbeitungsmethoden keine exakte und robuste Lösung bieten.

Insgesamt wurden 60 Bilder manuell annotiert, und darüber hinaus wurden zusätzliche Trainingsdaten aus einem frei verfügbaren Datensatz verwendet. Das Ziel bestand darin, eine exakte und stabile Lösung bei minimalem Aufwand zu entwickeln.

Sabrina Fleischanderl et al., “CNN–based crack detection in oxide layers of hot rolled steel sheet samples for the validation of a pickling process model”, Proc. 3rd Symp. on Pattern Recognition and Applications, 2022.

KI in der Praxis: Wie und Womit kann man beginnen?

Basierend auf einer Studie von McKinsey ergeben sich die folgenden Schritte, um KI in den eigenen Betrieb zu integrieren:

1. Ein realistisches Bild erhalten

Den Hype von realisierbaren Anwendungen trennen. Use Cases formulieren und nach Komplexitätsgrad und möglicher wirtschaftlicher Wirkung priorisieren. Wesentliche Rahmenbedingungen festhalten.

2. Fachliches Grundwissen aufbauen

Der Aufbau des relevanten Fachwissens kann innerbetrieblich, aber auch mit Hilfe externer Ressourcen geschehen.

3. Domänenwissen nutzen

zur Beschreibung von Anwendungsfällen und Abhängigkeiten und als Teil des Lösungsansatzes. Hybride Ansätze integrieren Domänenwissen und können die Rechenlast reduzieren, die Leistungsfähigkeit erhöhen und die Zuverlässigkeit steigern.

4. Frühzeitig Datenbasis aufbauen

Vorhandene Maschinendaten durchgängig aufzeichnen, mit Retrofitting zusätzliche Datenquellen schaffen, Fehlerfälle dokumentieren, fehlerhafte Teile aufbewahren. Vorhandene Daten und Fehlerfälle möglichst strukturieren/annotieren.

5. Schrittweise Umsetzung

Kleine, zügig umsetzbare Maßnahmen wie Pilotprojekte, Simulationen und Testläufe erfordern in der Regel keine umfangreichen Investitionen. Diese ersten Schritte lassen sich oft mit bestehenden Daten und anpassungsfähiger Sensorik, wie Retrofitting oder Laborsystemen, realisieren.

Bei LCM in guten Händen!

Wir identifizieren mit Ihnen die Möglichkeiten KI in Ihrem Unternehmen einzusetzen und integrieren für Sie Ihre individuelle Lösung.

Ing. Dipl.-Wirtsch.-Ing.(FH) Christian Kastl, BSc

Business Area Manager Sensors & Communication



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Die Linz Center of Mechatronics GmbH ist ein Forschungs- und Ent­wicklungs-Dienst­leis­tungs­unternehmen mit 120 Mitarbeiter:innen und wurde im Jahr 2001 gegründet.