In deutschen Industrieunternehmen sind rund 60.000 Druckluftanlagen installiert, die zusammen 16,6 Terawattstunden pro Jahr verbrauchen und entsprechende Kosten verursachen. Allerdings weist eine Mehrzahl dieser Anlagen undichte Stellen bei den Verbindungsteilen oder winzige Löcher und Knicke in den Schläuchen auf, was ihre Effizienz deutlich beeinträchtigt. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) in Stuttgart hat berechnet, dass sich die Stromkosten der Anlagen um 30 % senken ließen, würde man die undichten Schläuche und Bauteile ersetzen.

Das Problem besteht darin, die Lecks aufzuspüren. Das IPA will diese Arbeit zukünftig einer künstlichen Intelligenz überlassen und hat bereits einen entsprechenden Demonstrator gebaut. Er misst, mit wie viel Druck die Luft durch die Schläuche strömt, ermittelt den Durchfluss, die Position der Aktoren, den Zustand der Ventile und erfasst Ultraschallsignale. Diese Daten werden in einer Cloud gespeichert und bilden die Basis für das Training der KI, die dann nicht nur die Leckagen ermitteln und lokalisieren, sondern auch gleich die Bezeichnung und die Bestellnummer des undichten Bauteils ausgeben soll.