Predictive Maintenance

Hannover Messe 2018: Störgeräusche an der Maschine "messen"

| Redakteur: Jürgen Schreier

Als Anwendungsbeispiel haben die Forscher des Fraunhofer IDMT eine Axialkolbenpumpe gewählt.
Als Anwendungsbeispiel haben die Forscher des Fraunhofer IDMT eine Axialkolbenpumpe gewählt. (Bild: Fraunhofer IDMT)

Das Fraunhofer IDMT aus Oldenburg zeigt auf der Hannover Messe den Prototypen eines neuen kognitiven Systems. Dieses arbeitet mit akustischer Sensorik und dient der vorausschauenden Wartung. Eine ähnliche KI-basierte Lösung stellt das tschechische Startup Neuron Soundware vor.

Intelligente akustische Sensoren verarbeiten batteriebetrieben an Ort und Stelle Audiosignale von Maschinen und Anlagen. Aus den Informationen, die drahtlos an eine Auswerteeinheit weitergeleitet werden, lassen sich Rückschlüsse auf den Zustand der Fertigungsanlagen ziehen und mögliche Schäden vermeiden. Den Prototypen eines solchen kognitiven Systems zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) von industriellen Produktionsanlagen zeigt das Fraunhofer IDMT aus Oldenburg auf der Hannover Messe (Halle 2, Stand C22).

Als Anwendungsbeispiel wurden die Axialkolbenpumpen gewählt. Die Maschinen wandeln mechanische in hydraulische Energie um. An Bau- oder Landmaschinen helfen sie, schwere Lasten zu heben, oder sie sind Teil industrieller Fördertechnik. "Bislang kommen diese Systeme ohne fest installierte akustische Zustandsüberwachung aus", berichtet Danilo Hollosi, Leiter "Akustische Ereigniserkennung" der Oldenburger Projektgruppe Hör-, Sprach- und Audiotechnologie des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT. "Kognitive Systeme können hier sehr leistungsfähig sein. Das zeigen wir mit unserem neuen Demonstrator."

Frühzeitig erkennen, wenn es nicht mehr rund läuft

Zusammen mit Partnern haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler batteriebetriebene Sensoren an Axialkolbenpumpen angebracht, die in der Lage sind, die Geräusche der Pumpe über die Luft aufzunehmen, zu verarbeiten, mit Referenzaudiodaten abzugleichen und die Informationen drahtlos an eine digitale Auswerteeinheit zu senden. So lassen sich nicht nur Rückschlüsse auf mögliche Fehlentwicklungen frühzeitig erkennen, sondern auch Aussagen über die Art der Probleme treffen – z. B., ob Lagerspiele oder Hydraulikprobleme vorliegen. Dadurch besteht die Möglichkeit einzugreifen, bevor größere Schäden für Antriebsstrang oder Hydraulik entstehen.

System wurde mit maschinellen Lernverfahren trainiert

"Das kognitive System haben wir mit maschinellen Lernverfahren trainiert, die auf zuvor erhobenen Audiosignalen der Pumpe basieren", so Hollosi. Eine zentrale Infrastruktur für die Datenverarbeitung sei nicht notwendig, was Kosten spare. Während Server Beträge in fünfstelliger Höhe verschlingen können, bleibt der Preis pro Sensor im zweistelligen Bereich. Ein weiterer Vorteil: Durch die Signalverarbeitung direkt vor Ort werden für das Training weniger Daten benötigen. "Kunden profitieren von einer datensicheren Technologieplattform, die für unterschiedlichste Audioszenarien geeignet ist, leicht nachgerüstet werden kann und beliebig skalierbar ist. Auch die Vernetzung der Sensoren über das Internet zur Fernwartung ist möglich", fasst Hollosi die Vorteile zusammen.

Das Fraunhofer IDMT lässt dabei die Kompetenzen seiner Projektgruppe Hör-, Sprach und Audiotechnologie in Oldenburg einfließen. "Die Kolleginnen und Kollegen sind Experten darin, technologisch die Fähigkeiten des menschlichen Ohrs nachzubilden. Sie bringen den Systemen bei, sich bei der Bewertung von Audiodaten an vorgegebene Parameter zu halten, Lärmmodelle der Umgebung zu berücksichtigen und Störgeräusche herauszurechnen", sagt Hollosi.

Die Technologie wird vom BMBF im Projekt ACME 4.0 gefördert. Mittlerweile haben die Partner das 3. Projektjahr und das Technology Readiness Level 8 erreicht. "Unser Prototyp funktioniert", sagt Hollosi. 2018 steht dessen Evaluation in Feldversuchen an. Gleichzeitig arbeiten die Wissenschaftler mit Infineon an Predictive Maintenance für die Chipfertigung.

Den Demonstrator zeigt das Fraunhofer IDMT aus Oldenburg auf der Hannover Messe: Ein Lautsprecher spielt dabei Betriebsgeräusche der Axialkolbenpumpe ab. Drahtlose Sensorknoten lassen sich über ein Tablet konfigurieren. Die Rückmeldung über das erkannte akustische Ereignis wird dann auf dem Tablet angezeigt.

Neuron Soundware: AI-basiertes System erkennt und prognostiziert Maschinenprobleme

Ein intelligentes Erkennungssystems für Maschinenprobleme bringt auch Neuron Soundware mit zur Hannover Messe 2018 (Halle 17, Stand B68 (C59)). Das Sound Detection System des in Prag ansässigen Startups ( wird bereits von Siemens Mobility, E.ON, Deutsche Bahn, Volkswagen oder Airbus getestet.

Neuron Soundware entwickelt und trainiert eine KI-gestützte Software, die Audiosignale versteht. Basierend auf dieser Technologie bietet Neuron Soundware seinen Industriekunden ein intelligentes Erkennungssystem an, das mechanische Probleme von Maschinen frühzeitig erkennt und den Anwender (bei Bedarf) warnt. Dazu nutzt das Prager Start-up IoT-Geräte und akustische Sensoren, die selbst kleinste Lärmdaten erfassen und in Echtzeit auswerten. Die Algorithmen können direkt in das jeweilige IoT-Gerät integriert werden oder extern in der Cloud arbeiten.

Durch den Einsatz dieser Technologie können Industriekunden ihre Maschinen, Motoren und andere Anlagen kontinuierlich aus der Ferne überwachen und auf diese Weise die Wartungskosten senken, indem sie Probleme erkennen, bevor sie auftreten. Alternativ lässt das System auch nutzen, um Qualitätsprobleme während des Produktionszyklus zu vermeiden.

Von der Autopanne zur Geschäftsidee

Die Idee zu Neuron Soundware kam den Gründern Pavel Konečný und Pavel Klinger durch Pech im Alltag: Ein Freund erzählte ihnen von einer Autopanne. Während der Fahrt hatte sich der Freund über das seltsame Motorengeräusch gewundert. Besorgt hielt er unterwegs bei einer Autowerkstatt an. Doch die Mechaniker erkannten das Problem nicht richtig und schickten ihn zurück auf die Straße. Nach wenigen Kilometern brach das Auto schließlich zusammen - das menschliche Bauchgefühl schien der Meinung der geschulten Fachleuten zu widersprechen. Als der Freund später seine Geschichte mit Pavel Konečný und Pavel Klinger besprach, kamen diese beiden auf die Idee für Neuron Soundware.

Das Startup wurde von Vodafone bereits als "Idee des Jahres 2016" für die Kombination von praktischer industrieller Nutzung und künstlicher Intelligenz ausgezeichnet und wurde auch in das Airbus BizLab Accelerator Program 2017 aufgenommen. Seit dem ersten Kundenerfolg hat Neuron Soundware bereits mehrere Dutzend weitere Kunden gewonnen.

Deutsche Unternehmen zeigen großes Interesse

Die Neuron-Soundware-Technologie ist für eine Vielzahl von Branchen geeignet. Sie wurde mit Fahrzeugmotoren, Weichenantrieben, Windkraftanlagen, Fahrtreppen und Stromerzeugung getestet. So überwachte Neuron Soundware beispielsweise den Zustand die Antriebsmotoren von Fahrtreppen an Bahnhöfen der Deutschen Bahn. Auch von Siemens Mobility wurde die Soft- und Hardware von Neuron Soundware getestet, um den Zustand von Weichenantrieben zu analysieren. Das kann Verspätungen und Streckensperren verhindern.

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