Architektur zur Maschinenoptimierung durch Big Data

Auftakt-Projekttreffen: Vertreter der beteiligten Forschungsinstitute und Unternehmen trafen sich am 11. September 2018 in Lemgo. Professor Dr. Oliver Niggemann (1.v.l.) begrüßte Wolfgang Steigerwald (T-Labs), Dr. med. Navid Fazel (Telexiom), Ernst Joachim Steffens (T-Labs), Andreas Bunte (inIT), Prof. Dr. Heide Faeskorn-Woyke (TH Köln), Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein (TH Köln), Jan Strohschein (TH Köln) und Andreas Fischbach (TH Köln).
Auftakt-Projekttreffen: Vertreter der beteiligten Forschungsinstitute und Unternehmen trafen sich am 11. September 2018 in Lemgo. Professor Dr. Oliver Niggemann (1.v.l.) begrüßte Wolfgang Steigerwald (T-Labs), Dr. med. Navid Fazel (Telexiom), Ernst Joachim Steffens (T-Labs), Andreas Bunte (inIT), Prof. Dr. Heide Faeskorn-Woyke (TH Köln), Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein (TH Köln), Jan Strohschein (TH Köln) und Andreas Fischbach (TH Köln). Bild: Centrum Industrial IT

Das Bildungsministerium für Bildung und Forschung fördert das KOARCH-Projekt mit einer halben Million Euro. „Es gibt bereits viele Beispiele für eine erfolgreiche Integration von künstlicher Intelligenz in Produktionsanlagen, doch der Aufwand für die Integration dieser Technologien ist zu hoch und meist nicht umsetzbar“, schildert Projektleiter Professor Dr. Oliver Niggemann vom inIT das Problem. KOARCH (Kognitive Architektur für Cyber-physische Produktionssysteme und Industrie 4.0) setzt sich das Ziel, manuellen Aufwand zu verringern, um Technologien der künstlichen Intelligenz in die Breite zu tragen. Dazu können die Lemgoer Forscher auf die Ergebnisse und Erkenntnisse vieler Projekte zurückgreifen. „Wir arbeiten an konkreten Anwendungsfällen aus verschiedenen Branchen, um eine geeignete Architektur zu identifizieren“, erklärt Professor Niggemann. Im Projekt KOARCH wird dazu gemeinsam mit Industrieunternehmen und Forschungseinrichtungen an einer neuen Automatisierungstechnik gearbeitet, die mit künstlicher Intelligenz effizienter gestaltet werden soll. Übergeordnetes Ziel: Unterschiedliche Geräte und Komponenten sollen herstellerunabhängig zusammenarbeiten, dabei gemeinsam auf Daten und Informationen, wie Anomalien oder Optimierungsziele zugreifen. Auch ein Austausch von Algorithmen und Lösungsstrategien soll etabliert werden, sodass ein Netzwerk zusammenarbeitender Produktionsanlagen entsteht. Im ersten Schritt wird dazu eine anpassbare Referenzarchitektur entwickelt, die die praktische Vernetzung verschiedener Anlagen und Systeme ermöglicht. Praktisch getestet werden die so entstehenden standardisierten Schnittstellen und modular verwendbaren Analysealgorithmen an den Demonstratoren der SmartFactoryOWL sowie am Big Data Lab der TH Köln.

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Deutlich erhöhte Schwingungen an Maschinen können in vielerlei Hinsicht negative Folgen haben, von einer reduzierten Anlagenleistung bis hin zu Schäden an Maschine und Fundament. Durch Condition Monitoring können solche Schwingungsprobleme frühzeitig erkannt sowie Wartungsintervalle angepasst werden. Mit integrierter Messtechnik hat Wölfel Engineering auf diese Weise das Retrofit einer Schmiedepresse mit 2.000t Presskraft umgesetzt.

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