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*um präsentiert KI für die Industrie 4.0 – live auf der Hannover Messe

Verfasst am 20.04.2017 von Axel Hoffmann

*um präsentiert KI für die Industrie 4.0 (Bild: Hannover Messe 2017)

„Get new technology first" lautet das Motto der Hannover Messe Industrie 2017, die vom 24. bis 28. April stattfindet. 6.500 internationale Aussteller – darunter The unbelievable Machine Company – und mehr 400 Industrieanwendungen machen die weltweit führende Industriemesse zum Mekka der modernen, digital basierten Ingenieurskunst. In diesem passenden Umfeld zeigen wir innovative Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz für die Industrie 4.0:

Deep Learning Showcase „Bauteilerkennung"
auf der Hannover Messe Industrie 2017
am Stand von Hewlett Packard Enterprise (HPE)
im Industrie 4.0 Forum in Halle 8

 

Deep Learning Case: Bauteilidentifizierung per Bilderkennung (live auf der #HMI17)

Bei komplex verbauten Teilen sind Typenbezeichnungen einzelner Bauteile oft verdeckt oder nur schwer zu erreichen. Bei alten Geräten sind Bezeichnungen sogar nicht mehr lesbar oder fehlen komplett. Zudem sehen einzelne Bauteile sehr ähnlich aus und sind kaum unterscheidbar.

Was also tun, um Bauteile mit einfachen Mitteln zu identifizieren? Für eine Applikation zur optischen Bauteilerkennung haben wir Verfahren aus dem Bereich Bilderkennung eingesetzt und weiterentwickelt – und dabei im Kern vortrainierte Deep Neural Networks verwendet und für die Anwendung angepasst.

Der Effekt: Angestellte im Fertigungsprozess, die Hinweise zur Wartung und Reparatur von Bauteilen benötigen, werden durch die Anwendung unterstützt, indem sie die Informationen durch Fotografieren des Bauteils mit ihrem Mobilgerät abrufen können. Es erfolgt ein driekter Verweis auf Maschinendaten. Eine Eingabe der Typenbezeichnung oder Gerätenummer ist überflüssig.

Weitere Anwendungsfälle mit Schwerpunkt Bilderkennung liegen in der bildbasierten Schadenserkennung, etwa von Schäden in der Oberflächenstruktur von Bauteilen, oder in der Analyse des Zusammenhangs zwischen Bildmerkmalen in Produktbildern und Verkaufsdaten.

 

Deep Learning Case: Predictive Maintenance per Geräuscherkennung

Im Bereich der Predictive Maintenance haben wir bereits mehrere Use Cases umgesetzt, bei denen Schwingungsdaten bzw. Zeitreihen von Schwingungen zur frühzeitigen Erkennung von Schadensfällen in Industrieanlagen analysiert wurden.

Was tun, um potenzielle Schäden schon am Signal zu erkennen? Schadhafte Maschinen weisen im Vergleich zu funktionierenden Auffälligkeiten auf. Im einfachsten Fall kann dies eine veränderte Signalintensität sein, in weniger offensichtlichen Fällen u.a. auch, dass charakteristische Muster fehlen oder neue, zuvor nicht beobachtete (Geräusch-)Muster auftreten.

In einem Schadensfall können bspw. isolierte hohe Amplituden, sogenannte Peaks, und ihre Vielfachen, die Harmonischen, beobachtet werden, die im Normalbetrieb fehlen – und somit mögliche Hinweis auf eine Störung einer schwingenden oder rotierenden Komponente im Gerät geben.

Vor der Analyse der Daten findet eine Vorverarbeitung statt, um z.B. den Einfluss des Betriebsmodus auf die Schwingungen zu korrigieren. Anschließend werden Machine Learning-Modelle darauf trainiert, den Normalzustand zu erfassen.

Auf einer kleinen Menge ausgewiesener Schadensfälle wurden die Modelle evaluiert und dazu weiterentwickelt, die Mehrheit der Spektren möglichst akkurat beschreiben und schadhafte Spektren von intakten unterscheiden zu können.

Der Effekt: Aus dem Anwendungsfall resultiert, neben der Machbarkeitsstudie, die Implementierung im Betrieb, bei der die geeigneten Modell die Maschinendaten in Echtzeit verarbeiten und ein zuverlässiges Frühwarnsystem mit Informationen versorgen.

 

Die innovative Anwendung Künstlicher Intelligenz kannst du vom 24. bis 28.4. live erleben:

Deep Learning Showcase „Bauteilerkennung"
auf der Hannover Messe Industrie 2017
am Stand von Hewlett Packard Enterprise (HPE)
im Industrie 4.0 Forum in Halle 8

 

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Grolmanstr. 40
D-10623 Berlin

+49-30-889 26 56-0 +49-30-889 26 56-11 info@unbelievable-machine.com

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