Predictive Maintenance für bessere Automatisierung der Logistik

Der KI-Wartungsassistent soll Fehler in Intralogistik-Anwendungen vermeiden, bevor sie überhaupt auftreten.
Der KI-Wartungsassistent soll Fehler in Intralogistik-Anwendungen vermeiden, bevor sie überhaupt auftreten.

Vielseitig einsetzbar

Aktuell integriert Lenze den Wartungsassistenten in die eigene Lagerlogistik des Mechatronic Competence Campus in Extertal. So kann das Unternehmen Trainingsdaten zu Störungen, Ausfällen und Verschleiß erfassen und die Predictive-Maintenance-Lösung immer weiter verbessern. Das Unternehmen plant, den Wartungsassistenten serienmäßig in seine Softwareprodukte zu integrieren – und so für viele Anwendungsfälle in der Automatisierungsbranche verfügbar zu machen. Durch die Flexibilität der Lösung ist eine Übertragung in weitere antriebstechnische Anwendungen denkbar.

Obwohl Predictive Maintenance großes Potenzial hat, fällt es vielen Unternehmen schwer, sich für eine Investition in diesem Bereich zu entscheiden. Der Aufwand ist oft hoch, der Nutzen vorab schwer in Zahlen zu fassen. Deshalb entwickelt Fraunhofer IEM eine smarte Wartungsplanung, die Anwender aufwandsarm und kostengünstig einsetzen können. „Nach dem Retrofit-Prinzip entwickeln wir die Lösung exemplarisch anhand einer alten Industriesäge. Eine Lowcost-Sensorik nimmt Zeitreihendaten auf und überträgt diese an eine Cloud“, führt Bause aus. „Anschließend erfolgt eine automatische Anpassung KI-basierter Algorithmen, die den Zustand des Sägeblattes überwachen und Handlungsempfehlungen ausgeben. Die intelligente Wartungsplanung können interessierte Unternehmen ab Sommer diesen Jahres mit dem Fraunhofer IEM an eigenen Anwendungsfällen umsetzen.

Forschungsprojekt Easy

Die Kooperation zwischen der Lenze-Tochter Encoway und dem Fraunhofer IEM wurde im BMBF-Projekt Easy (Embedded Artificial Intelligence for Production Systems) gefördert. Weiterer Projektpartner war die Firma Düspohl Maschinenbau.

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