Mobile Arbeitsmaschinen wie Erntemaschinen in der Landwirtschaft oder Portalhubwagen in Häfen, sind hohen Belastungen ausgesetzt. Bisherige Überwachungslösungen 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 ermöglichen. „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 ermöglicht eine Echtzeit-Zustandsüberwachung und datenbasierte Optimierung“, sagt Professor Karl-Ludwig Krieger, Ingenieurwissenschaftler und wissenschaftlicher Projektleiter an der Universität Bremen.
Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Entwicklung einer Cloud-basierten Plattform, die eine bedarfsgerechte Signalvorverarbeitung, Zustandsüberwachung und Datentransformation ermöglicht. Dies trägt dazu bei, die Lücke zwischen großen Datenmengen aus Prüfstandsumgebungen und realen Einsatzfelddaten zu schließen. „Durch den Einsatz von Transfermodellen und maschinellem Lernen können bekannte Getriebecharakteristika auf neue Anwendungen übertragen werden. Dies reduziert die Abhängigkeit von umfangreichen Felddaten und macht das System wirtschaftlich attraktiv“, erläutert Julia Scholtyssek, Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Forschungsinstitut ITEM an der Universität Bremen.
Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderte Projekt vereint die Kompetenzen von ANEDO GmbH, SEGNO Industrie Automation GmbH und dem Forschungsinstitut ITEM der Universität Bremen.
Ziel ist es, durch ein integriertes Edge-Messsystem, eine cloudbasierte Analyseplattform sowie ein KI-Bausteinsystem eine zuverlässige und wirtschaftliche Überwachung der Antriebseinheiten mobiler Maschinen zu ermöglichen. „Antriebssysteme in mobilen Maschinen sind enormen Belastungen ausgesetzt. Verschleiß kann zu kostenintensiven Ausfällen führen. Unser System soll durch intelligente, selbstlernende Analyse frühzeitig Schäden erkennen“, erklärt Matthias Terhaag, Projektleiter bei ANEDO.
Da mobile Arbeitsmaschinen häufig in sicherheitskritischen Bereichen wie Häfen eingesetzt werden, spielt die Datensicherheit eine entscheidende Rolle. Die im Projekt entwickelten Lösungen setzen daher auf moderne Verschlüsselungstechnologien, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Gleichzeitig wird eine benutzerfreundliche App entwickelt, die eine intuitive Steuerung und Überwachung der Systeme ermöglicht. „Unsere Lösung steigert die Maschinenverfügbarkeit, senkt Betriebskosten und trägt zur Digitalisierung in der Industrie bei“, betont Vasco de Freitas, Leiter Vertrieb bei SEGNO.
Weitere Informationen
https://masterki.uni-bremen.de/
https://www.uni-bremen.de/ae/team
Fragen beantwortet
Professor Karl-Ludwig Krieger
Universität Bremen
Fachbereich 1 - Elektro- und Informationstechnik
ITEM - Angewandte Elektronik- und Softwaresysteme
Tel. +49 421 218-62550
E-Mail: krieger@uni-bremen.de
