Selbstlernende Maschinen im Fokus

Symmedia und die Hochschule Ostwestfalen-Lippe forschen gemeinsam an einer Assistenzplattform zur automatischen Erkennung von fehlerhaften Maschinenzuständen. Grundlage des Projekts ist die Servicelösung symmedia SP/1 des Bielefelder Unternehmens. Im Rahmen der Forschung wird diese zur Sammlung von Daten und zur Analyse von Betriebszuständen in Hochdruckpumpen eingesetzt. Auf dieser Basis wird ein Verfahren entwickelt, mit dem Maschinen selbständig Fehler im Prozess erkennen.

Identifikation von Betriebszuständen und vorbeugende Wartung von Hochdruckpumpen, kurz: IDAHO. Das ist der Titel des kürzlich gestarteten Transferprojekts von der Hochschule Ostwestfalen-Lippe und symmedia. Am Institut für industrielle Informationstechnik der Hochschule Ostwestfalen-Lippe forschen beide Projektteilnehmer an einem intelligenten Assistenzsystem für Maschinen. Dies geschieht anhand eines konkreten Anwendungsprojektes bei KMT Waterjet Systems, Marktführer in der Herstellung von Hochdruckpumpen zum Wasserstrahlschneiden und symmedia-Kunde.

Die Idee ist es, Maschinen zu beobachten, Daten mit symmedia SP/1 zu sammeln und daraus den „Normalzustand“ der Maschinen mithilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz zu erkennen und der Maschine beizubringen. Auf Basis dieses Modells können Abweichungen während des Betriebs einer Anlage schnell erkannt und rechtzeitig darauf reagiert werden.

„Das Zusammenspiel der vielen Komponenten in einer Hochdruckpumpe ist komplex. Neben dem Ziel, unvorhergesehene Fehlerzustände rechtzeitig zu erkennen, besteht die Herausforderung deshalb darin, eine baugruppenbezogene Belastungsmessung durchzuführen“, erklärt Dr. Andre Skusa, Softwarearchitekt und Forschungsleiter bei symmedia. „Wichtig ist es, den Verschleiß einzelner Komponenten zu messen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Nur so können wir aussagekräftige Wartungsprognosen entwickeln.“

Zukünftig soll die Servicelösung symmedia SP/1 um dieses intelligente Datenanalyseverfahren ergänzt werden – und dann unabhängig vom Maschinentyp einsetzbar sein. Maschinenhersteller erhalten damit ein weiteres Servicetool zur Unterstützung bei der Fehlersuche und zur vorausschauenden Wartungsplanung für ihre Maschinen.

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