Künstliche Intelligenz ermöglicht und optimiert Predictive Maintenance
Künstliche Intelligenz ermöglicht und optimiert Predictive MaintenanceVideo-Mitschnitt des WKO-Webinars mit Michael Kommenda, Senior Researcher bei FH OÖ F&E GmbH und Erik Strumpf, Projektleiter, Scheuch GmbH Der Ausfall der Ventilation in Industrieanlagen kann zum Totalstillstand von Produktionsanlagen und damit zu enormen Kosten führen. Durch die Erforschung neuartiger Konzepte für Predictive Maintenance von Industrie-Ventilatoren sollen ungeplante Ausfälle vermieden und die Wartung allgemein erleichtert werden. In einem Versuchsaufbau wird das Ausfall- und Verschleißverhalten der Komponenten eines Ventilators durch Integration unterschiedlicher Sensorik analysiert. In Verbindung mit maschinellen Lernverfahren zur Entwicklung virtueller Sensoren kann der Systemzustand erstmals in seiner Gesamtheit erfasst werden. Die Informationen realer und virtueller Sensoren ermöglichen die Identifikation von graduellen und abrupten Veränderungen und Vorhersagen über zukünftiges Systemverhalten, auf deren Basis Wartungsaktionen geplant werden. Im Webinar werden im gemeinsamen Dialog die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei der Umsetzung von Digitalisierungsprojekten dieser Art erörtert. Dabei werden die verwendeten Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz / des maschinellen Lernens erläutert, und es wird auch auf die Anforderungen an die Datenbasis und –Aufzeichnung eingegangen. Mehr zum Thema Künstliche Intelligenz: http://www.wko.at/ki
