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Künstliche Intelligenz optimiert Produktionsprozesse

30. Juni 2020

Mit Partnern aus Industrie und Forschung entwickelt das Fraunhofer IIS ganzheitliche KI-Lösungen für die Industrie 4.0.

© MEV Verlag
Mithilfe Künstlicher Intelligenz können industrielle Prozesse effizient überwacht und gesteuert werden.
© Fraunhofer IIS / Udo Rink
»KI-Predict« kombiniert KI-Methoden mit eigens optimierter integrierter Hardware. Das Bild zeigt nicht den fertigen IC.

Durch die aufeinander abgestimmte Kombination von Mikroelektronik, Sensorik und Software können Produktionsprozesse und Betriebsabläufe in der Industrie 4.0 digitalisiert und somit effizienter gestaltet werden. Aktuell verfügbare Elektroniksysteme zur Datenerfassung und Signalverarbeitung sind jedoch für diesen Anwendungsbereich nicht optimiert. Insbesondere Signalprozessoren (DSP) oder programmierbare Logik (FPGA), die sich für den Einsatz universeller KI-Algorithmen eignen, sind nicht nur teuer – sie übersteigen auch den Platz- und Energiebedarf vieler in der Industrie 4.0 üblicher Sensoren. Ein direkter Ersatz einzelner Elemente ist daher nicht möglich.

Kombination von Hard- und Software

Das Projekt »KI-Predict« verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, der KI-Methoden mit eigens optimierter integrierter Hardware kombiniert. Diese Verzahnung von Hard- und Software ermöglicht eine intelligente Prozessüberwachung mit Datenverarbeitung direkt am Sensor. Der vom Fraunhofer IIS entwickelte Sensor-Interface-ASIC ist speziell auf Condition-Monitoring-Sensoren und Echtzeit-Prozesskontrolle abgestimmt. Merkmale werden energieeffizient und auch in hochfrequenten Sensorsignalen erfasst. Dies ermöglicht dezentrale Analysen und Prognosen mit sehr geringer Latenz. Anhand von Anomalien kann das System fehlerhafte Sensoren direkt erkennen.

Einsatzmöglichkeiten in der gesamten Industrie

Das System ist mit industriell üblichen Schnittstellen und Netzwerken kompatibel; die Hardware kann automatisiert an verschiedenste Anwendungsfälle angepasst werden. Industriepartner können dadurch den Funktionsumfang ihrer Anlagen ohne zusätzliche Infrastrukturkosten erhöhen. Mit komplexeren Methoden der KI und des maschinellen Lernens können dadurch z. B. auch Anlagenzustand und Produktqualität komplett digital überwacht werden. Dies optimiert den Betrieb, gewährleistet die erforderliche Produktqualität, und senkt schließlich Kosten. KI-Predict wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Das Projekt läuft von März 2020 bis Februar 2023.

 

 

Neben dem Fraunhofer IIS sind folgende Partner an KI-Predict beteiligt:

• CANway technology GmbH

• GFE Schmalkalden e.V.

• ODION GmbH

• Sensitec GmbH, Lahnau

• SNR Wälzlager GmbH

• Universität des Saarlandes