KI erkennt auch unbekannte Fehler

Anlagenüberwachung mit Novelty Detection

24. September 2020, 10:07 Uhr   |  Nicole Wörner

Anlagenüberwachung mit Novelty Detection
© Oliver Dietze, Universität des Saarlandes

Prof. Andreas Schütze, Universität des Saarlandes: »Wir entwickeln unser Programm so weiter, dass es erkennt: 'So etwas hatten wir noch nicht', und dann den Menschen informiert.«

Ein neues Wartungssystem macht Sensoren an Industrieanlagen smart: Es verknüpft Künstliche Intelligenz mit Sensoren, die Zustandsdaten von Maschinen sammeln, erkennt Verschleiß- oder Fehlerzustände und – ein Novum – auch unbekannte Vorfälle. Es lernt aus ihnen und ordnet sie Ursachen zu.

Unzählige Sensoren sammeln massenhaft Daten von Industriemaschinen. Aus diesen Zahlenkolonnen lässt sich viel ablesen. Denn wie ein Gerät vibriert, rüttelt, brummt oder sich erhitzt ist ganz charakteristisch – im Normalzustand ebenso wie beim Verschleiß. Winzige Temperaturschwankungen, minimale Schwingungsänderungen, feinste Veränderungen der Messwerte kündigen lange im Voraus an, wenn etwa ein Bauteil ermüdet. Der Knackpunkt liegt zum einen darin, diese zarten Andeutungen in der Datenflut zu erkennen. »Ein einzelner Sensor kann in wenigen Tagen ein Terabyte Rohdaten liefern«, verdeutlicht Professor Andreas Schütze, Messtechnik-Experte von der Universität des Saarlandes, an der das neue System entwickelt wurde. »Zum anderen gilt es, die Vorzeichen in den Daten richtig zu deuten.«

Schütze und sein Team haben mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft ein System entwickelt, das die richtigen Signaldaten aus der Datenfülle herauszieht. »Es ordnet die Signalmuster selbstständig Schadens-, Verschleiß- oder Fehlerzuständen zu und macht so den Zustand einer Anlage permanent sichtbar«, erklärt Schütze. Dafür vergleicht das Programm im laufenden Betrieb die Sensordaten unablässig mit normalen Werten und typischen Mustern beginnender Fehlfunktionen und Schäden. Weichen die Muster ab, informiert das System, wann ein Schaden droht und was zu tun ist. Die Forscher haben einen ganzen Baukasten aus Hard- und Software-Modulen entwickelt, mit dem das System für unterschiedliche Industrieanlagen individuell zusammengestellt werden kann.

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2. Erstmals mit integrierter Novelty Detection

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