Gewinner des KI Wettbewerbs BW: Predictive Maintenance für WEISSER Drehmaschinen

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Innovations-Wettbewerb: “KI made in Baden-Württemberg”

Wir freuen uns, dass unser Antrag im Rahmen eines KI-Innovationswettbewerbs des Wirtschaftsministeriums BW angenommen wurde. Gemeinsam mit der WEISSER Gruppe und der Hahn-Schickard-Gesellschaft entwickeln wir hierfür eine Predictive Maintenance Lösung für WEISSER Drehmaschinen.

Der Antrag “KIOWA” wurde im Rahmen des Innovationswettbewerbs “KI – Made in Baden-Württemberg” eingereicht, der die Forschung und Entwicklung von Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen fördern soll.

Federated Learning in der industriellen Anwendung

Im Projekt wird die Decentralized Machine Learning Software mlx von prenode verteilte Datenquellen nutzen, um erfolgreich Wartungsereignisse an WEISSER-Maschinen vorherzusagen. Die verschiedenen ML-Modelle werden voneinander lernen, so dass Probleme an den Maschinen genauer bestimmt werden können. Da die Fehler einer Maschine üblicherweise nicht ausreichen, um leistungsfähige ML-Modelle zu entwickeln, setzen wir Federated Learning ein. Dieses Verfahren ermöglicht den maschinenübergreifenden Einsatz von Machine Learning, während die Maschinendaten an den einzelnen Standorten on-the-edge verbleiben.

In Zukunft können Kunden von WEISSER auf mehrere Arten von dem Forschungsprojekt profitieren. Einerseits müssen sie ihre Daten nicht mehr preisgeben, damit WEISSER einen Predictive Maintenance Service entwickeln kann. Weiterhin wird das Volumen der übertragenen Daten deutlich reduziert und die eingesetzten Maschinen müssen nicht mehr durchgehend online sein.

Im Rahmen des Forschungsprojekts wird prenode die ML-Anwendung implementieren, in mehrere Maschinen bei einem Kunden von WEISSER integrieren und das System als Proof of Concept validieren.

WEISSER Drehmaschine, Typ ARTERY, Bildnachweis: J.G. WEISSER SÖHNE GmbH & Co. KG

Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit den Teams der Hahn-Schickard-Gesellschaft und WEISSER und sind gespannt auf die weitere Kooperation.

Mehr Infos zum Projekt auf der Website der Hahn-Schickard-Gesellschaft.