Promotion industrie industrie 4.0 4.0 area area ▶ AUSFALLZEITEN DURCH DIE KONTROLLE VON MASCHINENKOMPONENTEN MINIMIEREN Zustandsüberwachung mithilfe von maschinellem Lernen Die intelligente Verknüpfung von Maschinen, Anlagen und Prozessen ist eine Kernkomponente der vierten industriellen Revolution. Als Kennzahl der Effektivität einer Produktion wird hierbei oftmals die OEE (Overall Equipment Effectiveness) angeführt. Integraler Bestandteil der OEE-Berechnung sind hierbei ungeplante Stillstände. Ein Convolutional Neural Network klassifiziert Bilder dahingehend, ob sie einen Schaden zeigen oder nicht. Autor: Prof. Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, Institutsleiter Eine Möglichkeit, die ungeplanten Stillstände, z. B. durch den Ausfall von Maschinen oder Komponenten, zu minimieren und damit die OEE zu steigern, ist die intelligente Überwachung des Zustandes von Maschinenkomponenten – Condition Monitoring. Um Maschinenkomponenten im Sinne des Condition Monitoring zu überwachen, hilft es, Sensorik an den entsprechenden Komponenten anzubringen und die entstehenden Daten hinsichtlich des Komponentenzustandes auszuwerten. Arten von Sensordaten, welche im Kontext von Condition Monitoring zur Zustandsüberwachung oftmals verwendet werden, sind Beschleunigungsdaten, Schalldaten, Bilddaten, Temperaur- und Steuerungsdaten. Diese Daten sind oft hochdimensional, komplex und fallen in großen Mengen an. Zur effizienten Auswertung und Analyse dieser Daten bieten sich daher die Methoden des maschinellen Lernens an. Hierbei erkennen laut Umfragen viele Unternehmen das Potenzial von maschinellem Lernen, die Umsetzung findet aber nur bedingt statt. Zustände erkennen und bewerten Bild: wbk/KIT Beim maschinellen Lernen ermittelt ein intelligentes Modell die Zusammenhänge in den Daten und einer Zielgröße wie bspw. dem Zustand einer Maschinenkomponente. Hierbei wird ein Modell auf meist historische Trainingsdaten trainiert und lernt so, aus den gelieferten Sensordaten auf den Zustand der Maschine oder Komponente zu schließen. Werden diesem Modell im Betrieb nun neue Sensordaten geliefert, ist es in der Lage, den Zustand zu bewerten. Hierbei kommt das Modell mit hochdimensionalen Daten in großen Mengen zurecht. Dies qualifiziert das maschinelle Lernen im Kontext des Condition Monitoring zur automatisierten Aus- wertung und Analyse der Sensordaten. Smarte Überwachung der Oberfläche Ein konkretes Beispiel ist die bildbasierte Überwachung der Spindeloberfläche eines Kugelgewindetriebes unter Verwendung von Machine Vision und intelligenten Bildverarbeitungsalgorithmen. Hierbei wird die Oberfläche der Spindel automatisiert mittels einer Kamera überwacht und die generierten Bilder mittels eines Convolutional Neural Network in Bilder mit Schaden und Bilder ohne Schaden klassifiziert. Hiermit kann dann automatisiert eine Aussage über den Verschleißzustand der Komponente gemacht werden. Was bisher mit einem relativ hohen, manuellen Aufwand verbunden war, kann hiermit automatisiert und intelligent durchgeführt werden. Forschungsfelder im Kontext des maschinellen Lernens in der Produktion, an welchen das wbk Institut für Produktionstechnik des Karlsruher Instituts für Technologie aktiv forscht, sind: adaptive Prozess- und Anlagensteuerung; dezentrale, intelligente Materialflusssteuerung; qualitätsbezogene Regelkreise; maschinen- und standortübergreifende Regelkreise; Assistenzsysteme und Entscheidungsunterstützung; Condition Monitoring und Predictive Maintenance. ■ wbk Institut für Produktions - technik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) www.wbk.kit.edu 44 Oktober 2019
Promotion industrie industrie 4.0 4.0 area area ▶ INTELLIGENTE PLATTFORM FÜR DIE SPANENDE INDUSTRIE Überall Industrie 4.0! Wo ist die Plug-in-Lösung? Das Internet of Things vernetzt die Welt – Teil dieses Netzes zu sein ist bald Überlebensvoraussetzung. Procom hat eine Standardschnittstelle in die vernetzte Welt für individuelle Technologien geschaffen. Für Anwender bedeutet das den Eintritt in die Zukunft: Ausbau und Sicherung der Marktposition sowie zusätzliche Geschäftsmodelle. Autorin: Stefanie Lakemper, Marketingleitung Procom Automation Clouver von der Procom GmbH ist die Industrie 4.0-Lösung für schneidende Anwendungen und mehr – die Prozesse transparenter und die Produktion effizienter macht. Clouver verlinkt dazu die Produktion und erzeugt ein digitales Abbild. Dadurch lassen sich zum Beispiel Produktionsabläufe besser analysieren, versteckte Produktionskosten identifizieren und Engpässe rechtzeitig erkennen. Mit Clouver und OEE Potenziale entdecken Mit dem OEE-Wert (Overall Equipment Effectiveness) bietet Clouver außerdem einen Indikator, um Produktivitätspotenziale anhand von Produktionsleistung oder Ausschuss zu erkennen und nutzbar zu machen. Auch die zustandsorientierte Instandhaltung fällt mit der Lösung leichter. Flexible Planung statt starrer Intervalle Der Wartungsmonitor liefert die Basis für einen bedarfsgerechten Service. Anhand der Betriebsstunden, des Ölstands oder anderer Kriterien zeigt der Monitor, wann die kommende Wartung sinnvoll ist. Wartung und Instandhaltung sind so leichter zu planen und kostengünstiger als bei starren Wartungsintervallen. Zudem können Maschinenhersteller mit Clouver Maschinen gleicher Bauart vergleichen und die Instandhaltung auf Clouver: effizientes Bindeglied zwischen Produktions- und Geschäftsprozessen. Basis eines Erfahrungspools optimieren. Fundiertes Knowhow Procom entwickelt Automatisierungslösungen für Maschinenhersteller der schneidenden und trennenden Industrie. Die Entwicklungsspezialisten statten Maschinenserien mit hochentwickelter CNC-Soft- und Hardware sowie CAM-Lösungen aus. Fundiertes Expertenwissen über verschiedenste Verfahren wie Wasserstrahlschneiden, Laserschneiden, Plasmaschneiden, Schaumstoff-Konturschnitt und Textilzuschnitt führen zusammen mit Kreativität und Leidenschaft zu einschneidend besseren Automatisierungslösungen. ■ Procom GmbH www.procom-automation.de Anwender können sich den Stand der Produktivität einer einzelnen Maschine oder eines Maschinenparks an - zeigen lassen und erhalten Benachrichtigungen, sobald die Produktion stillsteht oder ein Eingreifen notwendig wird. Bild: Procom Bild: Procom Oktober 2019 45
