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Mader und Fraunhofer IPA entwickeln einen Druckluftdemonstrator

Künstliche Intelligenz gegen Leckagen
Mader entwickelt Druckluftdemonstrator mit

Druckluftdemonstrator Fraunhofer IPA Mader
Der Druckluftdemonstrator liefert permanent Daten zum Trainieren selbstlernender Algorithmen, die zukünftig die Identifikation von Leckagen im Druckluftnetz automatisiert ermöglichen sollen Bild: Fraunhofer IPA
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Mit einem Druckluftdemonstrator will das Fraunhofer IPA den Grundstein für den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Bekämpfung von Druckluftleckagen legen. Bei Bau und Konstruktion des Demonstrators half der Pneumatikspezialist Mader.

Inhaltsverzeichnis

1. Aufbau des Druckluftdemonstrators
2. Herausforderungen bei der Datengewinnung
3. Blick in die Praxis der Leckageortung

 

Der Druckluftdemonstrator, den das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung, Stuttgart, in Zusammenarbeit mit der Mader GmbH konstruiert, soll die Datengrundlage dafür liefern, Leckagen in Druckluftsystemen schnell und gezielt zu ermitteln. Der Demonstrator schafft die Basis für datengetriebene Produktionsforschung, etwa durch das Trainieren selbstlernender Algorithmen.

Aufbau des Druckluftdemonstrators

Zunächst gilt es zu verstehen, wie sich eine Undichtigkeit im System bemerkbar macht. Hierfür wurde ein Handlingsystem aufgebaut, das eine automatisierte Fertigung simuliert. An den vier Stationen

  • pressen
  • schwenken
  • aufnehmen mittels Vakuums
  • transportieren

können jeweils maximal vier unterschiedliche Szenarien gewählt werden:

  • alles dicht
  • Knick im Schlauch
  • Loch im Schlauch
  • mechanische Undichtigkeit

Dabei ist es egal, welche Szenarien gewählt werden, die Messwerte, das heißt der Volumenstrom und der Druck, sind jederzeit auf dem an das System angeschlossenen Display ablesbar“.

Herausforderungen bei der Datengewinnung

Alle Mess- und Sensordaten werden zusätzlich mittels OPC UA automatisiert auf die Industrie-4.0-Plattform Virtual Fort Knox übertragen. Dort werden sie für weiterführende Analysen verarbeitet. Die Schwierigkeit liegt darin, dass sowohl analoge als auch digitale Sensoren mit IO-Link eingesetzt werden. Die eingesetzten Sensoren und Messegeräte nutzen nicht alle die gleichen Schnittstellen und Übertragungsprotokolle. Daher liegt eine besondere Herausforderung in der Synchronisation der Übertragungsgeschwindigkeiten, um eine flüssige Datenübertragung sicherzustellen. Im fertigen Ergebnis erzeugt der Demonstrator umfangreiche Daten für die automatisierte Erkennung von Druckluft-Leckagen und stellt diese bereit.

Der Demonstrator schaffe die Basis für die datengetriebene Produktionsforschung etwa durch das Trainieren selbstlernender Algorithmen, heißt es aus dem Fraunhofer IPA. In Zukunft sollen mit deren Hilfe Leckagen nicht nur ermittelt und lokalisiert werden. Auch die Bezeichnung und Bestellnummer des betroffenen Bauteils soll per App ausgespielt werden. So könne sich der Druckluftverantwortliche Zeit sparen und insbesondere die Ausfallzeiten minimieren, zeigen sich die Forscher überzeugt. Darüber hinaus nutzt das Fraunhofer IPA den Demonstrator in Seminaren zu Demonstrationszwecken.

Blick in die Praxis der Leckageortung

Heute werden Leckagen im Druckluftsystem noch standardmäßig mit Hilfe von Ultraschalltechnologie geortet. Ultraschall macht das ‚Pfeifen‘ der kleinsten Leckage hörbar. Das ist bei laufendem Produktionsbetrieb möglich, erfordert aber entsprechenden Aufwand, weil man die Ortung direkt vor Ort durchführen muss. Die Rentabilität einer solchen Ortung und anschließenden Beseitigung ist dennoch sehr hoch – sowohl wirtschaftlich als auch, was die Einsparung von CO2 betrifft.

Bis die Ideen der Fraunhofer-Forscher Realität sind, helfen eine Leckage-App und die Druckluft-Software LOOXR von Mader kleinen und mittleren Unternehmen, die Ortung und Beseitigung von Leckagen zu erleichtern. eve

Kontakt:

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Nobelstr. 12
70569 Stuttgart
Website: www.ipa.fraunhofer.de

Mader GmbH & Co. KG
Brühlhofstr. 5
70771 Leinfelden-Echterdingen
Tel.: +49 711 – 79 72 0
E-Mail: info@mader.eu
Website: www.mader.eu

 

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