Mit KI zum Maschinenmodell

Ausgangssituation

Die Conimon GmbH ist ein KMU mit aktuell 10 Mitarbeitern. Die Kernkompetenz des jungen, wachsenden IT-Dienstleisters mit Sitz in Dresden ist die Entwicklung innovativer, maßgeschneiderter Diagnosesysteme für Maschinen und Anlagen verschiedener Branchen.
Die hauseigene Diagnose-Software überführt diffuse Schwingungssignale in verständliche und konkrete Handlungsempfehlungen für Betrieb und Instandhaltung. Auf Basis dieser Diagnose-Software werden maßgeschneiderte Systemlösungen und Dienstleistungen entwickelt, um die Maschinenbetreiber auf dem Weg zur intelligenten Produktion u. a. durch Nutzung von Digitalen Zwillingen zu begleiten.

Vorgehen

Um die Maschinendiagnose stärker zu automatisieren, soll KI-Technologie genutzt werden. Für deren Training ist eine große Datenmenge an Fehlersignalen erforderlich, welche mit entsprechenden Labels versehen werden müssen. Darum wurden im Rahmen des Projektes Ansätze erarbeitet, um gelabelte Trainingsdaten von Maschinenfehlern für das Training von KI-Algorithmen künstlich zu generieren. Gemeinsam wurden zunächst die nötigen Informationen aufbereitet und die Charakteristika unterschiedlicher Fehlersignale zusammengetragen. Anschließend wurden zwei unterschiedliche Ansätze für die Generierung künstlicher Fehlerdaten umgesetzt. Einerseits wurden die Fehlersignale durch die Spezifikation der Signaleigenschaften erzeugt. Andererseits wurde ein sogenanntes Generative Adversarial Network (GAN) verwendet, welches mit Hilfe realer Messsignale künstliche Fehlerdaten automatisch erzeugt. In weiteren Schritten werden die künstlich generierten Daten aus beiden Ansätzen validiert, indem sie von einem KI-Algorithmus für die Maschinenfehlererkennung klassifiziert werden.

»Durch das Digitalisierungsprojekt erhielten wir die Möglichkeit, innovative, KI-basierte Verfahren zur Generierung von Testdaten für unsere Algorithmen zur automatischen Maschinendiagnose zu evaluieren. Die Ergebnisse können entscheidende Beiträge zur Weiterentwicklung und Optimierung dieser Algorithmen liefern.«

Thomas Wagner,
Conimon GmbH

Ergebnis

Es konnten künstliche Fehlerdaten erzeugt werden, welche für das Training von KI-Algorithmen zur Maschinendiagnose eingesetzt werden sollen. Eine weitere Zusammenarbeit auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz wird geplant.

Nutzen von KI für Maschinenmodelle

Automatisierung
Effizienzsteigerung
Integration der Maschinendiagnose in den laufenden Betrieb

Ansprechpartner

Dr. Alexander Dementyev
0351 47722622
alexander.dementyev@betrieb-machen.de

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Weitere Informationen finden Sie unter www.mittelstand-digital.de

Umsetzungsprojekte
Data Analytics , Data Mining , künstliche Intelligenz , Leistung bringen!

Mit KI zum Maschinenmodell

Ziel des Projektes ist die Untersuchung und prototypische Entwicklung eines KI-basierten Ansatzes zur Aufdeckung von versteckten Zusammenhänge im Datenmaterial zur einfacheren Erstellung von realitätsnahen Modellen zur Maschinendiagnose.

Aktuelles
Data Analytics , Data Mining , künstliche Intelligenz , Leistung bringen!

Kick-Off zum Umsetzungsprojekt „Mit KI zum Maschinenmodell“

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Chemnitz begleitet das Unternehmen bei der prototypischen Entwicklung eines KI-basierten Ansatzes zur Aufdeckung von versteckten Zusammenhänge im Datenmaterial zur einfacheren Erstellung von realitätsnahen Modellen zur Maschinendiagnose.