HANNOVER MESSE 2019, 01. - 05. April
wechseln zu:
Predictive Maintenance

Künstliche Intelligenz schont die Motorblockhämmer

Motorblöcke werden bereits weitgehend vollautomatisiert produziert. In Passau wird momentan ein intelligentes System entwickelt, um auch die Überwachung dieser Prozesse zu automatisieren.

30.03.2018
HMI-ID02-094ra_Scheuchl_Aluminium02
Künstliche Intelligenz schont die Motorblockhämmer (Foto: R. Scheuchl GmbH )

Das Institut für Softwaresysteme in technischen Anwendungen der Informatik ( FORWISS ) an der Universität Passau nimmt dabei eine kritische Belastungsphase der Produktion in den Blick: Bei der Vorentkernung – die Anlagen stammen vom Projektpartner R. Scheuchl – schlagen zwei Presslufthämmer gleichzeitig zentimetergenau auf das Bauteil ein, um den Sand der innen liegenden Gusskerne zu lockern, ohne den Motorblock zu beschädigen.

Hier setzt das QUAR-Projekt (Vorausschauende Instandhaltung und Qualitätssicherung in der Rohteilbearbeitung) an: Es nutzt Machine-Learning-Technologie, um genaue Vorhersagen zum Verschleißzustand der Bearbeitungsmaschinen zu treffen. Konkret: Es soll darauf trainiert werden vorherzusagen, wann beispielsweise die Hämmer nicht mehr korrekt arbeiten. Sensoren und die Stromaufnahme dienen als Messgröße, mit deren Hilfe der optimale Zeitpunkt für den Austausch kritischer Komponenten ermittelt wird. Erklärtes Ziel ist die Vermeidung ungeplanter Stillstandzeiten in der Rohteilbearbeitung. Das Forschungsvorhaben wird mit Mitteln des Freistaates Bayern aus dem FuE-Programm Informations- und Kommunikationstechnik gefördert.