Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, News, Wirtschaft, zAufi

Dresdner Sortbox-KI kanalisiert Sensordatenfluten in der Industrie 4.0

Wenn sich ein Ausfall anbahnt, warnt die KI und fordert eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) an. Hier eine Statusampel an einer Anlage in der Chipfabrik von Globalfoundries Dresden. Foto: Heiko Weckbrodt

Wenn sich ein Ausfall anbahnt, warnt die KI und fordert eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) an. Hier eine Statusampel an einer Anlage in der Chipfabrik von Globalfoundries Dresden. Foto: Heiko Weckbrodt

Junge Ingenieure gründen Elektronik-Unternehmen aus der TU Dresden aus

Dresden, 10. Februar 2022. Drei Nachwuchsingenieure der TU Dresden haben eine elektronische „Sortbox“ entwickelt, die mit Hilfe „Künstlicher Intelligenz“ (KI) die Datenfluten von modernen „Industrie 4.0“-Anlagen vorsortiert und zusammenfasst, damit sie dann leichter ausgewertet werden können. Das Team will nun ein Unternehmen gründen, das diesen Datenkompressor kommerziell vermarktet.

„Predictive Maintenance“ liegt im Trend

Ein wichtiges Anwendungsszenario sehen die Gründer Paul Ruppelt, Ingo Langheinrich und Christoph Löser in der vorausschauenden Wartung, englisch „Predictive Maintenance“ genannt. Dabei „horcht“ und „schaut“ eine Vielzahl von Sensoren in die Maschinen einer Fabrik hinein, um deren „Gesundheitszustand“ zu überwachen. Wenn Achsen, Ventile oder andere Bauteile darin auszufallen drohen, dann alarmiert das System den zuständigen Ingenieur – der dann eine Reparatur oder Wartung anordnet. Durch diese Methode lassen sich einerseits Totalausfälle vorausschauend verhindern, anderseits aber auch überflüssige Pro-forma-Austauschaktionen sparen.

Künstliche Intelligenz sortiert Infos von der Maschine vor

Das Interesse in der Industrie an „Predictive Maintenance“ sei zwar groß, erklärte Paul Ruppelt bei einer Unternehmenspräsentation („Pitch Day“) von „Dresden exists“ – einem Gründerdienst der Dresdner Hochschulen und Forschungseinrichtungen. „Aber das scheitert oft an der Datenqualität.“ Daher haben er und seine Mitstreiter spezialisierte KI-Chips zu einer „Sortbox“ kombiniert und mit Algorithmen gespeist, die die Sensor- und Aktor-Daten solcher „Industrie 4.0“-Maschinen vorsortieren, aufbereiten, verdichten – und erst dann an den zuständigen Auswertungsrechner weiterleiten. „Unsere Lösung sichert eine hohe Datenqualität, spart Zeit und auch Energie, weil wir besonders effiziente KI-Chips verwenden“, sagt er. Und durch die „Vor-Ort-Verarbeitung“ gleich in der Fabrik könnten auch keine sensiblen Daten und Firmengeheimnisse nach außen dringen: „Die Datenhoheit bleibt im Unternehmen.“

Fokus auf Mikroelektronik-Industrie

Im Juli 2022 wollen die jungen Ingenieure ihr Unternehmen gründen. Bis 2024 sollen bis zu fünf weitere Mitarbeiter das Team verstärken. Umsätze sollen zunächst vor allem Lizenzvergaben generieren. „Die Implementierung nehmen wir an den Anlagen der Kunden aus der Halbleiterindustrie vor“, kündigte Ruppelt an. „Den Bau der Boxen übernehmen wir nur anfangs, perspektivisch soll das outgesourct werden.“ Sprich: Dann bauen Auftragsfertiger die Boxen nach den Dresdner Entwürfen.

„Vorausschauende Wartung“ gilt als Wachstumsmarkt

Hintergrund: Immer mehr Maschinen und Anlagen werden heute mit ausgefeilten Sensoren und Datenschnittstellen ausgeliefert. Dadurch wird es möglich, die Maschinen rascher neu anzuordnen, effizienter zu betreiben und zu überwachsen. Das kann erhebliche Produktivitätsschübe im Unternehmen auslösen. Marktbeobachter schätzen, dass sich allein durch „Predictive Maintenance“ (PM) die Wartungskosten in Fabriken um 20 bis 30 Prozent senken lassen. Je nach Analyse gehen die Experten von einem Weltmarktvolumen von derzeit etwa drei bis sechs Milliarden Euro für Techniken und Dienstleistungen der vorausschauenden Wartung aus – bei jährlichen Wachstumsraten zwischen 25 und 40 Prozent.

In der aktuellen Digitalen Produktfabrik Nummer 4 entwickelt ein temporäres Forschungsteam ein System, um fahrerlose Transportsysteme in einer Chipfabrik vorausschauende und automatisch zu warten. Foto: Smart Systems Hub

In der „Digitalen Produktfabrik Nummer 4“ des Smart Systems Hub Dresden entwickelte beispielsweise ein temporäres Forschungsteam ein System, um fahrerlose Transportsysteme in einer Chipfabrik vorausschauende und automatisch zu warten. Foto: Smart Systems Hub

PM-Technologien spielen in Sachsen wachsende Rolle

In Sachsen gibt es bereits mehrere Akteure, die sich mit dem Praxiseinsatz von „Predictive Maintenance“ beschäftigen. Dazu gehören der Smart Systems Hub, Globalfoundries, Bosch, die Code-Ritter, Comarch, SAP Dresden, Novum, die TU Dresden, das Digitalzentrum Chemnitz, das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU) in Chemnitz sowie weitere Unternehmen und Forschungseinrichtungen.

Autor: Heiko Weckbrodt

Quellen: Sortbox, Dresden-Exists, Oiger-Archiv