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Forschungsprojekt hilft, Energieverluste und Wartungskosten zu reduzieren
Ungeplante Stillstände, hohe Kosten: Wenn Luft-Leckagen in pneumatischen Systemen nicht erkannt werden, kann das teuer werden. Eine frühzeitige Entdeckung von Energieverlusten sowie die genaue Verortung der Leckagen können Wartungskosten verringern und ungeplante Ausfallzeiten reduzieren. Möglich machen das automatische Leckage-Verortungen. Im Reallabor der Smart-Factory-OWL lief in Kooperation mit dem Emerson Konzern, der AIM Agile IT Management GmbH und dem Fraunhofer IOSB-INA ein Testprojekt mit einem KI-basierten Verfahren.
©️InnoZent OWL e.V.
Individuelle Kundenanlagen als Herausforderung
Das Ziel dieses Verfahrens besteht darin, das Zusammenspiel zwischen den Steuersignalen der Zylinder und den Durchflussmengen von Druckluft innerhalb eines Betriebsprogramms zu erlernen. Der entwickelte Algorithmus ermöglicht es dann, die zu erwartende Durchflussmenge vorherzusagen. „Je genauer der Algorithmus diese Durchflussmenge voraussagen kann, desto früher und zuverlässiger können Leckagen erkannt und lokalisiert werden“, erklärt Sascha Heymann vom Fraunhofer IOSB-INA. Er stellt zudem die Herausforderungen des Projekts heraus: „Die pneumatischen Systeme in Kundenanlagen sind in Bezug auf die Komponenten, physikalischen Eigenschaften und Rahmenbedingungen sehr individuell“, so Heymann. Hinzu komme eine oftmals spärliche Datenverfügbarkeit. Einzig die zentrale Durchflussmenge und die Steuerungsdaten der Anlagen könnten genutzt werden.
Überwachung des gesamten Druckluftsystems
Auf diese Herausforderungen hat das Forschungsteam mit einer Testanlage reagiert, die entlang eines Förderbands drei so genannte Stopperzylinder besitzt. Diese Zylinder steuern den Durchlauf von Werkstücken durch die Anlage. Ein vierter Zylinder hebt die Werkstücke zur automatischen Bearbeitung durch einen Laser in eine Sicherheitskammer und senkt sie nach Abschluss des Prozesses wieder ab. Die pneumatische Steuerung erfolgt dabei über eine spezielle Steuereinheit. Gleichzeitig werden Durchflussmenge, Temperatur und Druck des Systems überwacht. „Die pneumatische Ansteuerung der Zylinder erfolgt über eine so genannte Abluft- und Entrauchungssteuereinheit (AES)“, erklärt Sascha Heymann „Eine weitere AES-Einheit kann gezielt Leckagen an einzelnen Zylindern vorgeben und simulieren. Gleichzeitig wird das gesamte Druckluftsystem überwacht. Durchflussmenge, Temperatur und Druck des Systems werden erfasst.“
Hohe Prognosegenauigkeit durch KI
In einem ersten Schritt analysierten die Experten Latenzen, Synchronität der Steuersignale und andere Auffälligkeiten in den Datenreihen. Basierend darauf wurde ein Prognosemodell für den Gesamtdurchfluss trainiert. Dabei wurden nicht nur binäre Steuerungsdaten berücksichtigt, sondern auch zusätzliche Informationen einbezogen. Dies führte bereits zu einer Prognosegenauigkeit von 90 Prozent. Weitere Analysen und Tests wurden durchgeführt, um die Leistung des Systems zu optimieren.
Integrierte Gesamtlösung
Die Kombination von Fachwissen, traditionellen Methoden und einfachen Machine-Learning-Modellen führte zum Erfolg: Ein integriertes System, das vollautomatisch arbeitet und kontinuierlich den Status des Systems überwacht, wurde entwickelt. Dies ermöglicht eine präventive Wartung und trägt dazu bei, potenzielle Leckagen frühzeitig zu erkennen und zu lokalisieren. „Das pneumatische System kommuniziert über eine Datenbank mit dem KI-basierten Verfahren und wird vollautomatisch angelernt“, so Sascha Heymann. „Das System wird zudem kontinuierlich überwacht und sendet einen Leckage-Status zu allen Komponenten der Anlage.“
Innovatives Zusammenspiel
Mittlerweile ist auch die erste Testreihe abgeschlossen. Die beteiligten Kooperationspartner ziehen ein positives Fazit zum Projekt: „Das hier praktizierte innovative Zusammenspiel zwischen Komponenten- und Maschinen-Herstellern, praxisnaher Forschung und KI- bzw. ML-Experten ist aus unserer Sicht ein sehr wichtiger Erfolgsfaktor“, heißt es zum Beispiel von Seiten AIM Agile IT Management GmbH. „Wir hoffen aus der Kooperation mit diesen hochkarätigen Partnern heraus einen wichtigen Schritt in Richtung einer Predictive Maintenance-Lösung für die vollautomatische Erkennung und Verortung von Leckagen in pneumatischen Systemen einer breiten industriellen Anwendungslandschaft zu nehmen. Mit Spannung erwarten wir daher die ersten Ergebnisse.”