Komponenten- und Prozessüberwachung

Künstliche Intelligenz für die Automatisierung

Festo möchte die Produktivität durch selbstlernende Maschinen weiter steigern. Dabei setzt das Unternehmen auf künstliche Intelligenz auf drei Netzwerkebenen: on Edge, on Premises und in der Cloud.

Servoantriebssystem mit Regler CMMT-AS und Motor EMMT-AS. © Festo

Neben den komplexen Services, die in einer Cloud angeboten werden können, sieht Festo großes Potenzial in der einfachen Echtzeit-Datenanalyse mittels KI – entweder direkt auf der Feldkomponente (KI on Edge) oder in der Steuerung der Anlage oder eines Produktionswerkes (KI on Premises). Der Anlagenbetreiber behält die volle Hoheit über seine Maschinendaten, die gar nicht über das Internet in eine Cloud verschickt werden müssen.

Intelligente Prozessüberwachung bei der Batterieproduktion
Festo hat mit dem Kauf der Resolto Informatik im April 2018 seine KI-Kompetenz weiter ausgebaut. Resolto hat mit Scraitec eine Softwarelösung entwickelt, die Daten in Echtzeit analysiert, interpretiert und Anomalien erkennt und meldet. Zudem lernt das System durch die permanente Datenanalyse kontinuierlich dazu und erweitert seine Wissensbasis. Durch dieses maschinelle Lernen ist intelligentes Prozess-Monitoring möglich.

Auf der Hannover Messe konnten Besucher die Softwarelösung live erleben. Die Anwendung zeigt die Detektion fehlerhafter Batterien. Ein Handling-Portal hebt die Batterien an. In Kombination mit der neuen modularen Steuerung CPX-E-CEC und dem neuen Servoantriebregler CMMT-AS ist eine Überwachung in Echtzeit möglich. Die Resolto-Monitoring-Software überwacht die Motorströme und Positionswerte der Achse. Treten hierbei Anomalien auf, zum Beispiel wenn das Handling ein falsches Batterieformat greift, wird eine Meldung erstellt.

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Die Datensammlung und Überwachung kann durch die intelligente Softwarelösung entweder on Edge oder on Premises stattfinden, oder auch über das IoT-Gateway CPX-IOT in der Festo Cloud erfolgen. Gerade durch den Einsatz von KI on Edge oder on Premises bleiben alle Daten im eigenen Haus, ohne Sicherheitsrisiken oder Verzögerungen der Datenströme durch Netzlatenzen. Wichtig ist, dass ausreichend strukturierte Daten vorliegen, um mit dem Werkzeug KI eine sinnvolle Analyse durchführen zu können. Die Cloud wiederum bietet mit ihren sehr hohen Rechenkapazitäten gute Auswerteergebnisse über mehrere, verteilte Produktionsstandorte hinweg.

Der Programmieraufwand bei der Prozessüberwachung und der Fehlerbehandlung ist durch KI deutlich reduziert. Der Kunde erhält so wertvolles Know-how in Echtzeit. Fehlerhafte Teile und Prozesse sowie Maschinenausfälle können im Produktionsverfahren früh erkannt und verhindert werden. Ein weiterer Vorteil ist die vollständige Transparenz und Rückverfolgbarkeit von Prozessanomalien zum jeweils produzierten Stück. Groß angelegte Rückrufaktionen ganzer Baureihen könnten in Zukunft entfallen, da das fehlerhafte Teil eindeutig identifiziert und so gezielt ausgeschleust werden kann.

Intelligente Komponentenüberwachung
Das Exponat zeigte, wie ein lernender Algorithmus zur Fehlerüberwachung bei Komponenten genutzt wird. Daten einer elektrischen Achse werden vom CMMT Controller aufgenommen und gesammelt. Der Überwachungsalgorithmus und das Monitoring der zusammengefassten Daten läuft vollständig in der Festo Cloud ab. Die Daten sind so jederzeit und überall verfügbar.

Kunden profitieren dabei nicht nur von einem geringeren Programmieraufwand. Die Normalzustände ihrer individuellen Prozesse werden im Betrieb oder aus historischen Daten in den Lernalgorithmus eingelernt. Über die Cloud können die Daten umgehend ausgewertet werden. Dadurch erkennen die Anwender schnell Abweichungen und können Fehlerursachen direkt zurückverfolgen. Auch Austauschkomponenten lassen sich schnell identifizieren. Das spart Zeit, reduziert Stillstandzeiten und senkt Instandhaltungskosten. Zukünftig ist vorstellbar, auf diese Weise auch Komponentengruppen wie Module, Systeme oder ganze Maschinen zu überwachen. as

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