21. OKTOBER 2018

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Ausfallzeiten gering halten


Das Fraunhofer IDMT arbeitet an einem neuen kognitiven System zur vorausschauenden Wartung von Produktionsanlagen. Dabei verarbeiten intelligente akustische Sensoren batteriebetrieben an Ort und Stelle Audiosignale von Maschinen und Anlagen. Aus den Informationen, die drahtlos an eine Auswerteeinheit weitergeleitet werden, lassen sich Rückschlüsse auf den Zustand der Fertigungsanlagen ziehen und mögliche Schäden vermeiden.
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Einsatz maschineller Lernverfahren

„Das kognitive System haben wir mit maschinellen Lernverfahren trainiert, die auf zuvor erhobenen Audiosignalen der Pumpe basieren“, informiert Hollosi. Eine zentrale Infrastruktur für die Datenverarbeitung ist nicht notwendig. Das spart Kosten: Während Server Beträge in fünfstelliger Höhe verschlingen können, bleibt der Preis pro Sensor im zweistelligen Bereich. Ein weiterer Vorteil: Durch die Signalverarbeitung direkt vor Ort werden für das Training weniger Daten benötigen.

„Kunden profitieren von einer datensicheren Technologieplattform, die für unterschiedlichste Audioszenarien geeignet ist, leicht nachgerüstet werden kann und beliebig skalierbar ist. Auch die Vernetzung der Sensoren über das Internet zur Fernwartung ist möglich“, fasst Hollosi die Vorteile zusammen. Die Industriekunden profitieren also von einer kostengünstigen, skalierbaren und datensicheren Industrie-4.0-Lösung, die Ausfallzeiten gering hält.


Das Fraunhofer IDMT lässt dabei die Kompetenzen seiner Projektgruppe Hör-, Sprach- und Audiotechnologie in Oldenburg einfließen. „Die Kolleginnen und Kollegen sind Experten darin, technologisch die Fähigkeiten des menschlichen Ohrs nachzubilden. Sie bringen den Systemen bei, sich bei der Bewertung von Audiodaten an vorgegebene Parameter zu halten, Lärmmodelle der Umgebung zu berücksichtigen und Störgeräusche herauszurechnen“, sagt Hollosi.


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Datum:
14.05.2018
Unternehmen:
Bilder:
Fraunhofer IDTM

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