Systemoptimierung / Machine Learning

Per Analysetool Maschinenstillstände vermeiden

12. Juni 2019, 11:53 Uhr | Günter Herkommer

Forscher des Fraunhofer IPA haben ein Analysetool entwickelt, das mittels selbstlernender Algorithmen Defekte in schnelltaktenden Fertigungsanlagen findet und ein Maschinen-Benchmarking durchführt. Nun machen sie sich mit dieser Technologie selbstständig.

Vor allem die Pharma- und Konsumgüterindustrie arbeitet mit kapitalintensiven Fertigungsanlagen und ist darauf angewiesen, die Produktivität stets zu maximieren. Andernfalls drohen Kostendruck und Finanzierungslücken.Hinzu kommt, dass viele Fertigungsanlagen eine Vielzahl an Stationen umfassen und so schnell arbeiten, dass Fehlerursachen mit bloßem Auge nicht erkennbar sind.

Bei der ‚Smarten Systemoptimierung‘, die Felix Müller, Gruppenleiter Autonome Produktionsoptimierung am Fraunhofer IPA, zusammen mit seinem Team entwickelt hat, greift ein leistungsstarker Konnektor über das jeweilige Herstellerprotokoll hochfrequent auf die Daten in der Maschinensteuerung zu. So entsteht eine kontinuierliche Datenbasis, die mehrere selbstlernende Algorithmen zeitsynchron auswerten. Diese erkennen detailliert, wo Fehler im Fertigungssystem vorliegen, wie sie zusammenhängen und welche Prioritäten sie bei der Behebung haben. Auf diese Weise können Defekte, die zum Ausfall des gesamten Systems führen, schneller behoben oder gar vorhergesagt werden.