VORAUSSCHAUENDE WARTUNG BEI FILTERBLOCKIERUNG DURCH TRAINING EINER KI

Als Vorreiter im Bereich moderner Softwareentwicklungen haben wir es uns gemeinsam mit den Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum textil vernetzt-Kollegen von Hahn-Schickard in einem neuen Projekt zum Ziel gemacht, eine KI für den vorausschauenden Filterwechsel in Wasser-aufbereitungsanlagen zu trainieren.

Diese Wasserpumpe enthält einen Filter, der große und feine Partikel aus dem durchfließenden Wasser filtert und bei guter Arbeit irgendwann blockiert. Ist es so weit, erhalten die Maschinen ein Signal und lösen einen – bisher noch – unvorhersehbaren Not-Stopp aus. Dabei fahren die Maschinen unerwartet runter und fallen plötzlich aus, bis ein Filterwechsel vorgenommen wurde.

Dass dies die Produktivität der Maschinen verringert, hat tepcon bereits frühzeitig erkannt und über die letzten zwei Jahre Daten einer Wasseraufbereitungsanlage gesammelt. Wie funktioniert das? In einer Wasseraufbereitungsanlage wird von einer Pumpe Wasser gegen einen Filter gepumpt. Dabei verursacht die Pumpe eine Vibration in der Anlage. In diesem Projekt werden u. a. die Vibrationsdaten in grafische Bilder umgewandelt, um je nach Verschmutzungsgrad des Filters Vibrationsmuster zu erkennen. Ziel ist es, anhand der Daten eines Körperschallsensors, der an der Pumpe angebracht ist, vorhersagen zu können, in welchem Status oder Lebenszyklus sich der Wasserfilter befindet und wann der dieser verstopfen wird. Im Sinne der vorausschauenden Wartung soll ein Filterwechsel künftig mit drei Tagen Vorlaufzeit angezeigt werden.  

Um dem Projektziel der Mustererkennung und darauf aufbauend eine KI zu trainieren näher zu kommen, wird Hahn-Schickard 
Regressionsmodelle aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und – wo möglich – des Deep Learnings nutzen. So entstehen aus Informationen Werte.

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