Zustandsüberwachung
KI gestützte Fehleridentifikation in Ritzel-Zahnstangen-Systemen

Ein Gastbeitrag von Dr. Sebastian Röding * 6 min Lesedauer

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Im Rahmen des Projekts ProKInect hat Wittenstein zusammen mit Trumpf einen Algorithmus zur Bestimmung von Fehlerzuständen des Antriebssystems entwickelt. Dazu werden intelligente Planetengetriebe sowie ein eigens entwickeltes KI-Modell des Fraunhofer-LBF genutzt. Erste Ergebnisse zeigen, dass sich damit Servicezeiten erheblich reduzieren lassen.

Blick in das Innere einer bahngeführten 2D-Laserschneidmaschine von Trumpf: Hier ist im Rahmen des Projekts ProKInect ein KI-Modell zur Identifikation von Fehlerursachen entstanden.(Bild:  Trumpf GmbH + Co. KG)
Blick in das Innere einer bahngeführten 2D-Laserschneidmaschine von Trumpf: Hier ist im Rahmen des Projekts ProKInect ein KI-Modell zur Identifikation von Fehlerursachen entstanden.
(Bild: Trumpf GmbH + Co. KG)

Gemeinsam mit drei weiteren Industrie- und Forschungspartnern hat sich die Wittenstein SE am Förderprojekt ProKInect des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) beteiligt. Das Ziel: die Maschinenverfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsmaschinen durch eine automatisierte und KI-unterstützte Zustandsüberwachung von Ritzel-Zahnstangen-Systemen verbessern.

Als Anbieter mechatronischer und cybertronischer Antriebslösungen hat Wittenstein bereits Ende 2016 ein eigenes Digitalization Center gegründet, in dem diese zu smarten, intelligenten Produkten weiterentwickelt werden. Die darin gebündelten Kompetenzen in Bezug auf das Industrial Internet of Things (IIoT), Sensorik und künstliche Intelligenz hat das Unternehmen in ProKInect eingebracht, ebenso wie smarte Getriebe mit Cynapse-Funktionalität – also mit integrierter Temperatur- und Beschleunigungssensorik, Logik- und Speichereinheit sowie IO-Link-Datenschnittstelle. Somit können sie zustandsrelevante Betriebsdaten von sich selbst und ihrer Umgebung selbstständig erfassen und verarbeiten.