{"id":10008,"date":"2019-10-16T15:26:07","date_gmt":"2019-10-16T13:26:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wespeakiot.com\/?p=10008"},"modified":"2019-10-16T15:26:07","modified_gmt":"2019-10-16T13:26:07","slug":"ki-in-der-industrie-4-0-predictive-maintenance-der-hs-pforzheim","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/ki-in-der-industrie-4-0-predictive-maintenance-der-hs-pforzheim\/","title":{"rendered":"KI in der Industrie 4.0: Predictive Maintenance der HS Pforzheim"},"content":{"rendered":"
Foto: Hochschule Pforzheim - <\/span> Team des FutureLAB an der Hochschule Pforzheim<\/span><\/div>\n

Welche Konstellationen von Maschinendaten sind f\u00fcr St\u00f6rungen und Ausf\u00e4lle einer Anlage typisch? Und wie lassen sich mit diesem Wissen zuk\u00fcnftige Probleme vorhersagen? Fragen, mit denen sich normalerweise Big-Data- und KI Experten im Kontext der vorausschauenden Wartung („Predictive Maintenance“) besch\u00e4ftigen.<\/h2>\n

Im Rahmen eines Praxisprojekts zur Industrie 4.0<\/a> am FutureLAB der Hochschule Pforzheim standen diese \u00dcberlegungen im vergangenen Sommersemester auch auf dem Stundenplan einiger Studenten des Bachelor-Studiengangs Wirtschaftsinformatik, Management und IT. In Zusammenarbeit mit dem ERP-Spezialisten Asseco Solutions untersuchten sie die Datens\u00e4tze eines Asseco-Kunden aus der Aluminiumdruckguss-Branche und identifizierten typische Datenkonstellationen f\u00fcr Maschinenst\u00f6rungen und Ausschuss. Die Ergebnisse des Data-Science-Projekts wurden Mitte Juli pr\u00e4sentiert und bilden nun die Basis f\u00fcr die Entwicklung eines KI basierten Systems zur pr\u00e4ventiven Anomalieerkennung.<\/p>\n

[Pr\u00e4diktive Instandhaltung oder Predictive Maintenance lernt von historischen und gegebenenfalls in Echtzeit verf\u00fcgbaren instandhaltungsrelevanten Daten. Durch dies und durch die Prognose von zuk\u00fcnftigen Ereignissen kann die Frage „Was wird wann passieren?“ beantwortet werden. Pr\u00e4diktive Instandhaltungstechniken helfen somit bei der Bestimmung des Zustands von in Betrieb befindlichen Dingen. Sie helfen bei der Absch\u00e4tzung, wann eine Wartung durchgef\u00fchrt werden sollte. Dieser Ansatz verspricht Kosteneinsparungen gegen\u00fcber routinem\u00e4\u00dfigen oder zeitbasierten Vorbeugenden Instandhaltungsstrategien, da Aufgaben nur dann ausgef\u00fchrt werden, wenn dies gerechtfertigt ist. Daher wird die genutzt um zustandsorientierte Instandhaltung durchzuf\u00fchren, die gem\u00e4\u00df Sch\u00e4tzungen des Verschlechterungszustands eines Gegenstands gemacht wird.<\/em> – Quelle: Wikipedia<\/a>]<\/p>\n

600 Parameter bei einem Vorgang<\/h3>\n

Eine gute KI Analyse erfordert einen umfassenden Datenbestand. Dabei l\u00e4sst sich jedoch selbst das gr\u00f6\u00dfte Big-Data-Reservoir nicht unmittelbar nutzen, wenn seine Daten ohne Kontext erfasst wurden. Zu dieser Erkenntnis war auch der Aludruckguss-Spezialist gelangt, der seine Maschinendaten f\u00fcr das Hochschulprojekt zur Verf\u00fcgung stellte. Schon heute werden dort f\u00fcr jeden einzelnen Aluminiumguss („Schuss“) bis zu 600 Parameter wie Temperatur, Formf\u00fcllzeit oder Dicke des Pressrests erfasst. Eine Zuordnung der Daten zu konkreten St\u00f6rungen oder fehlerbehafteten Sch\u00fcssen erfolgte jedoch bislang nicht. Entsprechend konnte der vorhandene Datenpool nicht unmittelbar zur Analyse oder Fehlervermeidung genutzt werden.<\/p>\n

Studenten identifizieren fehlertypische Parameterkonstellationen<\/h3>\n

Im Zentrum des Data-Science-Projekts, das von Prof. Dr. Joachim Schuler sowie Prof. Dr. Thomas Schuster von der Hochschule Pforzheim<\/a> initiiert worden war, stand das Ziel, den vorhandenen Datenbestand auszuwerten und so aufzubereiten, dass nutzbare Erkenntnisse daraus abgeleitet werden k\u00f6nnen. Dazu analysierte eine Gruppe von neun Studenten die Betriebsdaten zweier Aludruckgussmaschinen und entwickelte eine Methodik, dokumentierte Fehler wie Lufteinschl\u00fcsse, unvollst\u00e4ndige Ausf\u00fcllung der Gussform oder ungen\u00fcgendes Aush\u00e4rten des Aluminiums mit den zugeh\u00f6rigen Schussparametern zu synchronisieren. Auf diese Weise konnten f\u00fcr die knapp 30 Fehlertypen charakteristische Parameterkonstellationen identifiziert und entsprechend zugeordnet werden.<\/p>\n

Die Ergebnisse der Analyse wurden Mitte Juli im Rahmen der Abschlusspr\u00e4sentation an der Hochschule vorgestellt. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse flie\u00dfen unmittelbar in Praxisabl\u00e4ufe des Aludruckguss-Spezialisten zur\u00fcck: So zeigte sich unter anderem, dass mehr als der H\u00e4lfte der Fehler lediglich eine falsche Konfiguration der Maschine zugrunde lag \u2013 eine Fehlerquelle, die sich mit verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig geringem Aufwand reduzieren l\u00e4sst.<\/p>\n

Grundlage f\u00fcr KI Analyse<\/h3>\n

Gleichzeitig haben die Studenten mit ihrer Analyse die Grundlage f\u00fcr die Realisierung eines geplanten KI Systems zur Anomalieerkennung geschaffen. So nutzen die KI Experten der Asseco Solutions die identifizierten Parameterkonstellationen aktuell als Trainingsdaten f\u00fcr ein neuronales KI Netz, das in die Lage versetzt werden soll, analog zu den bekannten Mustern weitere, bislang unbekannte kritische Parameterkonstellationen zu entdecken. Indem k\u00fcnftig \u00fcberwacht wird, ob sich Parameter ungew\u00f6hnlich entwickeln und einem kritischen Fehlermuster ann\u00e4hern, soll es m\u00f6glich werden, sowohl Stillst\u00e4nde als auch Ausschussware vorherzusagen und deutlich zu reduzieren.<\/p>\n

„Die Zahl der KI Projekte in der Industrie wird in den kommenden Jahren rapide ansteigen<\/a> \u2013 und damit auch der Bedarf an qualifiziertem Fachpersonal<\/em>„, so Steve Roth, Head of Operations bei der Asseco Solutions, und Leiter des Data-Science-Projekts. „Damit sich der bestehende Fachkr\u00e4ftemangel nicht noch weiter versch\u00e4rft, ist eine fr\u00fchzeitige Nachwuchsf\u00f6rderung unerl\u00e4sslich. Durch das gemeinsame Projekt mit den Studenten der Hochschule Pforzheim wollten wir einen Beitrag dazu leisten. F\u00fcr die meisten von ihnen war dies ihr erster Kontakt mit der freien Wirtschaft \u2013 und nichtsdestotrotz haben sie sich sehr professionell an die Aufgabenstellung angen\u00e4hert. Sie etablierten innerhalb k\u00fcrzester Zeit unterschiedlichste Spezialisierungen in ihrem Team: Ein Student koordinierte das Vorgehen wie ein Projektleiter, andere fokussierten sich auf die Auswertung oder darauf, die Daten mit den Fehlern in Beziehung zu setzen. Das hat uns im Rahmen der Zusammenarbeit sehr beeindruckt. Sobald die weiteren Schritte des Projekts abgeschlossen sind und die Anomalieerkennung tats\u00e4chlich produktiv im Unternehmen l\u00e4uft, wollen wir die Studenten nochmals zu unserem Kunden einladen, um ihnen zu zeigen, wie die Ergebnisse ihrer Arbeit konkret in der Praxis genutzt werden.<\/em>“<\/p>\n

Bereits seit 2016 arbeiten das FutureLAB der Hochschule Pforzheim und die Asseco Solutions eng im Bereich der Lehre zusammen. So vermittelten die Asseco-Experten den Studierenden in den vergangenen Semestern im Rahmen mehrerer Vorlesungsreihen unter anderem die Grundlagen f\u00fcr die Einf\u00fchrung und Funktionsweise von ERP-L\u00f6sungen in der Praxis. Mit dem Data-Science-Projekt wurde die Zusammenarbeit nun auf die Praxis ausgeweitet. Durch das Projekt erhielten die Studenten die M\u00f6glichkeit, die Theorie konkret anzuwenden und zu Zukunftsthemen wie Industrie 4.0 und IoT erste praktische Erfahrungen zu sammeln.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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