Die Itema-Gruppe, ein Hersteller von Weblösungen, präsentierte auf der diesjährigen Textilmaschinen-Messe Itma ihre Vision einer As-a-Service-Lösung, die in Zusammenarbeit mit Seco entwickelt wurde. Ziel ist es, eine Reihe von Diensten einzuführen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren und speziell für die Textilindustrie bestimmt sind.
Die End-to-End-Lösung liefert in Echtzeit Vorschläge für die optimalen Einstellungsparameter von Maschinen. Das soll sie von derzeitigen Systemen abheben, die hauptsächlich auf der Fernüberwachung des Betriebszustands der Geräte basieren.
Am optimierten Digital Twin ausrichten
Itemalab, das auf Produkt- und Prozessinnovation spezialisierte Unternehmen der Itema-Gruppe, wird dabei neue Sensorsysteme und Verbindungsprotokolle für die Webmaschine entwickeln. Die Funktionsparameter der Itema-Webmaschinen sollen umfassend und genau erfasst werden, sodass sich die reale Maschine mit ihrem optimierten digitalen Referenzmodell vergleichen lässt.
Seco unterstützt die Entwicklung mit seinem Know-how in den Bereichen IoT, Datenorchestrierung und KI. So wird es über die Clea-Plattform des Unternehmens möglich sein, mittels Ableitungen Korrelationen zwischen verschiedenen Datenkategorien zu ermitteln. Durch die Anwendung geeigneter sicherer Protokolle werden diese Informationen genutzt, um virtuelle Modelle (digitale Zwillinge) zu speisen, die speziell entwickelt wurden, um die optimale Einstellung und das Verhalten der physischen Geräte zu reproduzieren. Das erlaubt Einblicke in die Funktionsweise der Maschinen und mittels spezieller KI-Algorithmen auch Vorschläge zu Verbesserungsmaßnahmen.
Itema-Kunden sollen auf diese Weise die Produktivität und Leistung ihrer Maschinen steigern und von einer besseren Benutzererfahrung sowie Verwaltung komplexer Anlagen in mechanischer, elektronischer und betrieblicher Hinsicht profitieren. Gleichzeitig können sie Wartungseingriffe durch spezialisiertes technisches Personal planen und optimieren. So sollen auch die höchsten Effizienzanforderungen erfüllt werden.
