KI & Datenanalyse

Seit Beginn der Digitalisierung der Industrie steigt die verfügbare Datenmenge über Zustände und Prozesse stark an. Durch zielgerichtete Analysemethoden ist es möglich, Zusammenhänge zwischen vordergründig unabhängigen Datenströmen zu erkennen und sinnvolle Schlüsse hinsichtlich Anlagen- und Prozesszuständen zu ziehen und frühzeitig einzugreifen.

Datenerfassung

Die Daten von vorhandenen Sensoren bzw. elektrischen Signalen z. B. einer Maschine sind leicht zu erfassen. Sind die Signale von für die Weiterverarbeitung und Auswertung notwendigen Parametern nicht direkt verfügbar, ist es nötig zusätzliche Sensorik zu entwickeln und an die Maschine oder Komponente anzubringen, die diese Informationen liefert.

Datenanalyse & maßgeschneiderte Algorithmen

Daten liefern wertvolle Informationen, wenn man die richtigen Parameter über einen ausreichend langen Zeitraum betrachtet. Weiters muss eine für die jeweilige Anwendung passende Machine Learning Methode gewählt werden mit der man die Daten auswertet, z. B. für die Klassifikation von Betriebszuständen oder die Erkennung eines Musters.

 

 

Qualitätsüberwachung

Durch intelligente Überwachung des gesamten Herstellungsprozesses, sprich, des Rohmaterials, des Verarbeitungsprozesses und der fertiggestellten Komponente können frühzeitig Fehler oder Unregelmäßigkeiten aufgedeckt werden, die zu einer Qualitätsminderung führen würden (s. a. Condition Monitoring & Predictive Maintenance).

Condition Monitoring & Predictive Maintenance

Modelle können nicht nur ein detailliertes Bild der momentanen Situation wiedergeben, sondern auch einen Blick in die Zukunft bieten. Ziel ist es, den Zustand von Komponenten, Maschinen oder Prozessen besser zu überwachen, Vorhersagen zu treffen und zu reagieren, noch bevor Schäden oder Probleme auftreten.

Digitaler Zwilling

Unter einem digitalen Zwilling verstehen wir effiziente Simulationsmodelle, die als virtuelle Abbilder von Maschinen, Anlagen oder Prozessen in deren Betrieb online mitlaufen. Passive digitale Zwillinge liefern zusätzliche Daten über den laufenden Prozess oder Systemzustand, während aktive digitale Zwillinge in den realen Prozess eingreifen und damit Online-Optimierung und Adaption ermöglichen.

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

Business Area Manager Sensors & Communication



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