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KI-gestützte Anomaliedetektion Der Autopilot für die Produktion – erkennt Fehler, bevor sie auftreten

Die Anomaliedetektion von Elunic ist sowohl als alleinstehende Software als auch als Teil des offenen IIoT-Softwarebaukastens shopfloor.io verfügbar.

Bild: Elunic
20.12.2022

KI-gestützte Software kann Abweichungen in der Fertigung erkennen, bevor sie sich zu Produktionsfehlern entwickeln. Die Entstehung von Ausschuss und ungeplanten Stillständen unterbindet sie damit schon im Ansatz. Die KI-Anomaliedetektion ist universell einsetzbar und nahtlos implementierbar.

Die Anomaliedetektion von Elunic ist sowohl als alleinstehende Software als auch als Teil des offenen IIoT-Softwarebaukastens shopfloor.io verfügbar. Sie ist nutzbar für Produktionen jeder Branche, bei der unerwartete Probleme im Alltag für Störungen im Produktionsbetrieb sorgen können. Darüber hinaus bietet sie sich auch für Maschinen- und Anlagenbauer an, die ihre Lösungen mit einem starken Feature aufwerten möchten.

Anomaliedetektion bedeutet, dass die Software während der Produktion automatisch und frühzeitig Anomalien erkennt, die über reine Überschreitung von regelbasierten Schwellenwerten hinausgeht. Dafür wertet sie konstant Maschinen- und Sensordaten aus, wie zum Beispiel Druck- und Temperaturwerte. Durch den Einsatz von KI-Modellen erkennt die Software frühzeitig Anomalien und Trends, was Mitarbeitern in der Regel nicht möglich ist. Die Anomaliedetektion kann dadurch Vorhersagen über mögliche zukünftige Abnutzungen oder Ausfälle treffen. Wird eine Anomalie erkannt, schlägt die Software sofort Alarm. Das ermöglicht, frühzeitig auf Abweichungen im Prozess zu reagieren.

Dafür bewertet ein Mitarbeiter in der Produktion, ob Prozessabweichungen korrigiert werden müssen oder im tolerierbaren Rahmen liegen. Anomaliedetektion verwendet KI-Modelle, die auf die Erkennung von Abweichungen vortrainiert sind. Dadurch kann sie nach einigen Wochen bedenkliche Abweichungen im Produktionsprozess selbsttätig erkennen.

Die Handhabung erfolgt über eine spezielle visuelle Oberfläche. Auch weniger erfahrene Mitarbeiter können damit KI-gestützte Analysen und Annotationen vornehmen. Im Unterschied zur häufig genutzten, regelbasierten Fehlererkennung setzt die Anomaliedetektion schon bei kaum erkennbaren Abweichungen an – um die Entstehung von Fehlern zu verhindern.

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