Das Umsetzungsprojekt mit der Multi Kühlsysteme GmbH untersucht die Möglichkeiten einer vorausschauenden Instandhaltung für Kühltürme.

Zuerst wurden die bereits erfassten Daten durch den Partner Fraunhofer IWU aufbereitet und visualisiert sowie gemeinsam mit Multi Kühlsysteme technologische Zusammenhänge analysiert. Zudem konnten auch verschiedene Korrelationen betrachtet und auf Zusammenhänge untersucht werden.

Um im nächsten Schritt die unkontrollierbaren Umwelteinflüsse in das Modell einzubeziehen wurde als Ansatz der Konzeptdrift gewählt. Dazu wird anhand bestehender Daten ein Machine Learning-Modell trainiert, das auf neue, unbekannte Daten angewendet werden kann. Zeigen sich über die Zeit hinweg signifikante Abweichungen zwischen dem generierten Modell und den realen Sensordaten, so deutet dies auf ein sich änderndes Systemverhalten, wie bspw. einen Defekt in der Anlage, hin. Ein erstes Modell konnte beim statistischen Vergleich des Anlagenmodells mit real gewonnenen Sensordaten bereits eine Genauigkeit von ca. 92 % erreichen. Es gibt demnach nur noch wenige Abweichungen zum realen Sensorverlauf.

In einem nächsten Schritt soll die verwendete Datengrundlage verbessert werden, um dem Modell einerseits eine größere, andererseits aber auch eine möglichst fehlerfreie Basis als Input zur Verfügung stellen zu können.

Weitere Fragen beantwortet Ihnen gern:

Umsetzungsprojekte
Fernwartung , künstliche Intelligenz , Leistung bringen! , Maschinelles Lernen

Kühltürme vorausschauend betreiben und warten

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Aktuelles
Fernwartung , künstliche Intelligenz , Leistung bringen! , Maschinelles Lernen

Kick-Off Umsetzungsprojekt: vorausschauende Instandhaltung

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