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Autarker Sensorikträger für Prozessanalyse

23. Juni 2020, 12:50 Uhr   |  Lukas Steiglechner

Autarker Sensorikträger für Prozessanalyse
© Fraunhofer IOSB-INA

Das "Inacarry"-System von Fraunhofer wurde als ein autark mobiler Sensorikträger entwickelt. Durch die Bewegung über Förderstrecken soll an stationären Sensoren und zusätzlichem Personal gespart werden. Die Sensoren sammeln dabei entscheidende Umweltdaten für den Herstellungsprozess.

Für die Industrie 4.0 sind Maschinendaten die Grundlage aller Applikationen. Damit Bestandsanlagen verstanden werden, müssen relevante Prozessdaten mit Sensoren erhoben werden. Mit ihnen lassen sich Maschinen und Produktionslinien erst digital abbilden, analysieren und effizienter gestalten. Um möglichst produktiv zu sein, sollten so wenige Sensoren wie möglich für die Datenerhebung im Einsatz sein.

"Inacarry" ist als Werkstückträger mit einem Satz an Sensorik ausgestattet, wodurch er unterschiedliche Umgebungsdaten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Druck erfassen kann. Vor allem bei der Produktherstellung können Umweltfaktoren einen negativen Einfluss ausüben, weshalb es hier sinnvoll ist, Umweltdaten abzubilden und zu analysieren. "Inacarry" erfasst zusätzlich auch maschinenbezogene Daten wie Vibration, Betriebstemperatur, Ausleuchtung und Betriebsgeräusche. Der Vorteil des Sensorikträgers liegt darin, dass er sich auf Förderstrecken von Station zu Station durch die Produktion bewegen kann. Er legt seinen Weg autark zurück und lässt somit ein ganzheitliches Datenbild entstehen. Hierdurch kann ein Sensorträger den kompletten Herstellungsprozess abdecken und es sind keine stationären Sensoren nötig. So wird eine Datenbasis geschaffen, mit der ein Fokus auf sensible Produktionsabschnitte und zu optimierende Maschinen gelegt werden kann.

Bei der Entwicklung des "Inacarry"-Systems wurde Wert darauf gelegt, eine Kompatibilität mit neuesten Technologien, sowohl in der Datenübertragung als auch in der Datenanalyse, zu ermöglichen. So sind bei der Suche nach Fehlern oder Ursachen für Produktionsmängel die Grundlagen für die Analyse durch Algorithmen des Maschinellen Lernens gegeben. Machine Learning ist hier in der Lage, anhand von Modellen Anomalien zu erkennen und technische Bezüge sowie Ursachenzusammenhänge herzustellen. Die Analysedaten werden drahtlos übertragen und in einer Datenbank abgelegt. Deshalb ist das "Inacarry"-System bereits auf den kommen Funkstandard 5G vorbereitet. 5G-Campusnetze können hier durch stark verringerte Latenzzeiten eine Echtzeitanalyse der Umweltdaten ermöglichen.

Die Inspiration für die Lösung stammt aus der Vorstellung, eine Produktionsdatenerfassung zu automatisieren und zu dezentralisieren. Das "Inacarry"-System soll dabei möglichst kosteneffizient in seiner Anschaffung und dem Betrieb sein. Dr. Holger Flatt, Leiter der für die Entwicklung verantwortlichen Gruppe, fügt hinzu: "Speziell für kleine und mittelständische Unternehmen, welche sich bisher noch nicht oder kaum mit dem Thema Datenerfassung beschäftigt haben, ermöglicht unser "Inacarry" eine einfach integrierbare und kostengünstige Möglichkeit zur Überwachung von ganzen Produktionssystemen mit nur einem Sensorsystem."

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