- Visualisierung der Fehlermuster
- Modellierung der hierarchischen Abhängigkeiten
- Konsistenzprüfung der Daten
Offen für neue Ideen. Gemeinsam forschen.
Innovation entsteht durch Austausch, Neugier und die Verbindung unterschiedlicher Kompetenzen.
Wir von ai-predict sind offen für Forschungskooperationen, wissenschaftlichen Wissenstransfer und gemeinsame Innovationsprojekte mit Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
Dabei bringen wir unsere Erfahrung mit KI, Datenanalyse und physikalisch-technischen Modellen ein – auch über unsere aktuellen Anwendungsschwerpunkte hinaus.
Beispiele aus unserer Forschungsarbeit stellen wir Ihnen im Folgenden vor.
Forschungsfeld: KI für Ausfallsicherheit in der Industrie
Der plötzliche Ausfall von Komponenten und Systemen in der Produktion erzeugt massive Probleme und kostet Zeit und Geld. Eine frühzeitige Voraussage, ob eine Komponente ausfällt, ist für Betreiber sehr wichtig. Liegen die Messwerte nicht vor, müssen im Prozess Sensoren verbaut werden. Die Installation dieser Sensoren ist teuer. In vielen Fällen gibt es ausreichende Datenbestände von Fehlermeldungen aus der Produktion.
Customized Machine Learning Pipeline für Ausfallsicherheit
In den komplexen Abläufen der Produktion entstehen bestimmte Fehlermeldungsmuster, die auf einen kommenden Ausfall der Komponente hinweisen. Sind diese Fehlermeldungsmuster der einzelnen Komponenten bekannt, kann der Betreiber frühzeitig auf den bevorstehenden Ausfall reagieren.
Mit unserer KI-Lösung werten wir diese Fehlermuster aus und beobachten die extrahierten Fehlermeldungen im Fehlerlog der Komponenten im laufenden Betrieb. Sobald ein Fehlermuster erkannt wird, alarmiert unser System den Betreiber.
Framework-Konfiguration Ausfallsicherheit
Mit unserer speziellen Konfiguration für Ausfallsicherheit erhalten Sie maßgeschneiderte Analysen und Auswertungen. Bestehende Module werden mit nachfolgenden zusätzlichen Modulen ergänzt.