KI-gestützte Anomalieerkennung am Beispiel eines Stirnradgetriebes

Die Retrofit-Lösung für Instandhaltungstechnologie:
Die PredictiveBox ermöglicht die Nachrüstung von Bestandsanlagen mit intelligenter Instandhaltungstechnologie für das Condition Monitoring wie z. B. Schwingungen an Stirnradgetrieben. Ein KI-Modell wird im Normalbetrieb live trainiert und lernt die typischen Schwingungsmuster. Abweichungen vom Normalbetrieb (Anomalien) werden automatisch erkannt, sodass potenzielle Schäden automatisiert erkannt werden können.

Der Zahnraddemonstrator zeigt diese Technologie anschaulich: Das Stirnradgetriebe wird mit Beschleunigungssensoren ausgestattet, die Schwingungsdaten sammeln. Die KI wertet die Daten in Echtzeit aus und erkennt Anomalien (Sand) zuverlässig. Mit dieser Lösung wird Predictive Maintenance praxisnah und retrofit-fähig, steigert die Anlagenverfügbarkeit und minimiert ungeplante Stillstände.

Ihr Ansprechpartner auf dem Messestand:
Dr. Sebastian Wirtz
Fraunhofer IMS

Das Fraunhofer IMS entwickelt smarte Sensorsysteme zur Gestaltung nachhaltiger und zirkulärer, industrieller Produktionsprozesse. Die Systeme liefern vorverarbeitete Informationen und sind dabei leicht nachrüstbar und wartungsarm. Besondere Aufmerksamkeit findet die sensornahe Umsetzung von Methoden des Maschinellen Lernens (ML). Die eingesetzten Modelle basieren auf erklärbarer künstlicher Intelligenz (englisch: XAI explainable artificial intelligence), um die Funktionsweise sowie die erzielten Resultate für den Anwender so verständlich wie möglich zu gestalten. Dabei entstehen Lösungen in den Anwendungsbereichen Industrie 4.0, vorausschauende Wartung, grüne Informations- und Kommunikationstechnik sowie zirkuläre Produktion.