Mobile Arbeitsmaschinen wie Erntemaschinen in der Landwirtschaft oder Portalhubwagen in H?fen, sind hohen Belastungen ausgesetzt. Bisherige ?berwachungsl?sungen sind oft teuer und liefern nur begrenzte Daten. MasterKI setzt auf Edge-Computing kombiniert mit KI, um eine flexible und skalierbare Zustandsüberwachung in Echtzeit zu erm?glichen. ?Die Herausforderung liegt in der Entwicklung eines robusten und skalierbaren Systems, das sich flexibel an verschiedene Einsatzbedingungen anpassen kann. Die Kombination aus Edge-Computing und KI erm?glicht eine Echtzeit-Zustandsüberwachung und datenbasierte Optimierung“, sagt Professor Karl-Ludwig Krieger, Ingenieurwissenschaftler und wissenschaftlicher Projektleiter an der Universit?t Bremen.
Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Entwicklung einer Cloud-basierten Plattform, die eine bedarfsgerechte Signalvorverarbeitung, Zustandsüberwachung und Datentransformation erm?glicht. Dies tr?gt dazu bei, die Lücke zwischen gro?en Datenmengen aus Prüfstandsumgebungen und realen Einsatzfelddaten zu schlie?en. ?Durch den Einsatz von Transfermodellen und maschinellem Lernen k?nnen bekannte Getriebecharakteristika auf neue Anwendungen übertragen werden. Dies reduziert die Abh?ngigkeit von umfangreichen Felddaten und macht das System wirtschaftlich attraktiv“, erl?utert Julia Scholtyssek, Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Forschungsinstitut ITEM an der Universit?t Bremen.
Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gef?rderte Projekt vereint die Kompetenzen von ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH und dem Forschungsinstitut ITEM der Universit?t Bremen.
Ziel ist es, durch ein integriertes Edge-Messsystem, eine cloudbasierte Analyseplattform sowie ein KI-Bausteinsystem eine zuverl?ssige und wirtschaftliche ?berwachung der Antriebseinheiten mobiler Maschinen zu erm?glichen. ?Antriebssysteme in mobilen Maschinen sind enormen Belastungen ausgesetzt. Verschlei? kann zu kostenintensiven Ausf?llen führen. Unser System soll durch intelligente, selbstlernende Analyse frühzeitig Sch?den erkennen“, erkl?rt Matthias Terhaag, Projektleiter bei ANEDO.
Da mobile Arbeitsmaschinen h?ufig in sicherheitskritischen Bereichen wie H?fen eingesetzt werden, spielt die Datensicherheit eine entscheidende Rolle. Die im Projekt entwickelten L?sungen setzen daher auf moderne Verschlüsselungstechnologien, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Gleichzeitig wird eine benutzerfreundliche App entwickelt, die eine intuitive Steuerung und ?berwachung der Systeme erm?glicht. ?Unsere L?sung steigert die Maschinenverfügbarkeit, senkt Betriebskosten und tr?gt zur Digitalisierung in der Industrie bei“, betont Vasco de Freitas, Leiter Vertrieb bei SEGNO.
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https://masterki.uni-bremen.de/
Fragen beantwortet
Professor Karl-Ludwig Krieger
Universit?t Bremen
Fachbereich 1 - Elektro- und Informationstechnik
ITEM - Angewandte Elektronik- und Softwaresysteme
Tel. +49 421 218-62550
E-Mail: krieger@uni-bremen.de
