Im ‚Blindmodus‘: Vorhersage von Systemausfällen industrieller Anlagen

Mit der neuen Software für vorausschauende Wartung 2.2 von Amiral Technologies haben Industrieunternehmen ein Werkzeug an der Hand, um Maschinenstillstände vorausschauend zu planen. Zu entdecken auf der Innotrans, Halle 11.2, Stand 270

Mithilfe der DiagFit-Software kann der Nutzer während des gesamten Prozesses die erkannten Anomalien interpretieren und die Entscheidungsprozesse der Technologie kontrollieren. Dabei wird anhand der Daten über den erwünschten Betriebszustand der Anlage ein Vorhersagemodell erstellt. Danach ist die Software in der Lage, jede Abweichung vom normalen Betriebszustand zu erfassen, ohne auf eine vorher zusammengestellte Fehlerhistorie zurückgreifen zu müssen. Dieser Blindansatz ermöglicht eine äußerst zeitnahe Umsetzung der Lösung. Dank ihres „unüberwachten“ Ansatzes durchläuft die Software einen Lernprozess und erstellt dabei automatisch eine robuste und zuverlässige normale Systemumgebung. So ist DiagFit in der Lage, jede Abweichung vom erwünschten Betriebszustand mit hoher Genauigkeit und einer geringen Quote an Fehlalarmen zu erkennen.

Machine Learning ermöglicht eine sichere…

Die Software wurde auf der Grundlage von Machine-Learning-Algorithmen und Merkmalsgeneratoren entwickelt, die dem neuesten Stand der Forschung im Umgang mit Zeitreihen aus industriellen Systemen entsprechen. Diese Merkmale ermöglichen es, selbst schwache Hinweise auf Ausfälle, Alterung oder das nahende Ende der Lebensdauer eines Gerätes zuverlässig zu erkennen. Mithilfe des Merkmalsgenerators – der das Herzstücks der neu entwickelten Software bildet – können die mathematischen Eigenschaften von aus Industrieanlagen stammenden oder von IoT-Sensoren ausgelesenen Zeitreihen konstruiert werden.

Mehr zur Funktionsweise der vorausschauenden Software gibt es im folgenden Video: https://youtu.be/xAZkO4dBoWE

… weil vorausschauende Wartung

Das Unternehmen DPIA-Colaert nutzt die Lösung von Amiral Technologies, um die Alterung und das Versagen der Blattfedern vorherzusagen. In einem ersten Projekt wurden die Blattfedern von DPIA mit speziellen Sensoren ausgestattet. Die so generierten Betriebsdaten ermöglichen dem Verkehrsunternehmen, den Austausch der Federn vorausschauend zu optimieren. „Um unsere Kunden in den anspruchsvollsten Umgebungen zu begleiten, stellt die vorausschauende Wartung einen echten Wettbewerbsvorteil dar. Diese Lösung wird zu einer Optimierung der Wartung und der Betriebskosten insgesamt, aber auch zu einer erheblichen Reduzierung der Sicherheitsrisiken beitragen“, kommentiert Eric Viton, Vorstandsvorsitzender von DPIA.

Über Amiral Technologies

Amiral Technologies ist ein Spin-Off des CNRS (Nationales Zentrum für wissenschaftliche Forschung). Die Innovationen des Unternehmens sind das Ergebnis von zehn Jahren akademischer Forschung in den Bereichen Automatisierung, Steuerungstheorie und Künstliche Intelligenz (KI). Im Mittelpunkt seiner Innovationen stehen Algorithmen zur automatischen Generierung von Merkmalen für industrielle Zeitreihen jeglicher Art. So ist DiagFit in der Lage, hochleistungsfähige Vorhersagemodelle zu erstellen, die zum Lernen nur wenige historische Ausfallsdaten benötigen oder sogar ganz auf diese verzichten können. Amiral Technologies ist in der Lage, auf die Bedürfnisse seiner Industriekunden einzugehen, sowohl auf ihre betrieblichen Zusammenhänge als auch auf ihre spezifische Anlagenausstattung.