So könnte die Zukunft aussehen: Eine Firma verbaut direkt in jeder von ihr produzierten Anlage eine Sensoreinheit, die Daten analysiert und Anomalien erkennt. Die Anlagen werden weltweit verkauft – und sobald sie in Betrieb sind, übertragen sie ihre Daten in eine gemeinsame Cloud. So können weltweit alle Anlagen voneinander lernen, wie der Normalbetrieb verläuft. Gibt es eine Abweichung, wird diese erkannt, ohne dass bei der einzelnen Anlage jemals dieses unbekannte Muster aufgetreten ist. »Das Besondere dabei ist, dass wir mit vorher noch nie da gewesenen Betriebszuständen agieren können und ein System haben, das sich stetig weiterentwickelt. Es erkennt selbstlernend normale Betriebszustände und Abweichungen«, erläutert Dr. Mario Aehnelt, Leiter der Abteilung »Visual Assistance Technologies« am Fraunhofer IGD in Rostock.
Optimale Algorithmus-Einbindung für jeden Kunden
Data@Hand versteht sich als Informations- und Datenwerkzeug für den Menschen im Arbeitsprozess mit dem Ziel der Prozessoptimierung und beruht auf den Prinzipien des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz. Es unterstützt die Analyse von komplexen Datenmengen, überlässt jedoch die konkreten Entscheidungen, wie auf Anomalien reagiert wird, dem Fachexperten. Durch individuelle Fragestellungen sorgt Data@Hand für eine optimale Algorithmus-Einbindung für jeden Kunden. Maschinen-daten aus der Fertigung können ebenso wie beispielsweise Vitaldaten eines Patienten schneller ausgewertet werden. Die Analyse kann nicht nur über eine leistungsfähige serverbasierte Plattform erfolgen, sondern auch auf mobilen Kleinstsystemen direkt an der Maschine oder dem Patienten.
Data@Hand kann außerdem an bestehende KI-Werkzeuge und vorhandene Plattfor-men zur Datenverarbeitung (MES/ERP) angebunden oder zur visuellen Datenaufberei-tung genutzt werden, zum Beispiel via Plant@Hand3D oder Health@Hand. Kunden können so in ihnen bereits vertrauten Systemen arbeiten.
Live-Datenanalyse auf der Hannover Messe
Auf der Hannover Messe zeigen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer IGD, wie aus einer reinen Datensammlung durch die intelligente Analyse mit Data@Hand und die Visualisierung kritischer Zustände ein echter Mehrwert gene-riert werden kann. An einer Kompressor-Einheit werden in einem Demonstrationsbei-spiel Betriebszustände unterschiedlich stark verändert und die Maschinenparameter Temperatur, Schwingung und die Stromaufnahme analysiert. Auf der direkt ange-schlossenen Sensoreinheit läuft die Erkennungsanalyse. Mit diesen Daten werden Ano-malien und neue Betriebseinflüsse in Echtzeit identifiziert. Sobald das Betriebsverhalten vom Normalzustand abweicht, erfolgt eine Warnung. Mit den gewonnenen Daten kön-nen Problemfälle nicht nur ursächlich analysiert, sondern auch vorhergesagt werden, was dazu beiträgt, Wartungskosten zu senken.
Die Technologie kann am Messe-Exponat live vom 1. bis 5. April 2019 auf der Hanno-ver Messe am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand in Halle 6, Stand A30 getestet werden.
Fraunhofer-Gesellschaft