Maschinendiagnose mit Spektren höherer Ordnung

Die Wartung von Maschinen und Anlagen stellt ein hohes Potenzial zur Kosteneinsparung dar. Eine entscheidende Rolle nimmt hier das Condition Monitoring ein, dessen Aufgabe die fortwährende Überwachung des Zustands von Maschinen ist. Damit gewonnene Daten ermöglichen eine gezielte Ausnutzung von Lebensdauern und die Durchführung einer bedarfsgerechten Wartung. Durch die fortschreitende Entwicklung und Integration kostengünstiger Sensorik in Verbindung mit Internet-basierten Technologien (IoT, Industrie 4.0) konnten in diesem Bereich wichtige Fortschritte erzielt werden. Ebenso wichtig sind jedoch geeignete automatisierbare Verfahren zur Analyse der gewon-nenen Daten, die dann einen Rückschluss auf den konkreten Zustand der Bauteile ermöglichen.

Ziel dieses Projekts ist die Innovation eines neuen Verfahrens zur Analyse modulierender Signale, wie sie bei schadhaften Wälzlagern oder Verzahnungen auftreten. Es basiert auf der Theorie der Spektren höherer Ordnung und ermöglicht sowohl hinsichtlich der Automatisierbarkeit wie auch der Qualität und Quantität der gewonnenen Ergebnisse wesentliche Fortschritte im Vergleich zu bekannten Verfahren. Neben der unmittelbaren Verbesserung der Diagnose wird damit auch eine wichtige Grundlage für darauf aufbauende Techniken des maschinellen Lernens gelegt, die gerade im Bereich der Maschinendiagnose zunehmend erforscht und eingesetzt werden.

Optimierte Produktion durch einen Knowledge Graph (KnowGrADe)

Die im Rahmen von Industrie 4.0 fortschreitende Digitalisierung ermöglicht eine umfassende Daten­erfassung in Unternehmen. Diese Daten können für verschiedene produktionstechnische Frage­stellungen wie beispielsweise zur Verbesserung der Produktionseffizienz eingesetzt werden. Dabei werden für spezifische Fragestellungen in der Produktion spezialisierte Software-Systeme verwendet, welche die Daten in systeminhärenten Datensilos speichern. Synergien zwischen unterschiedlichen Systemen und den dazugehörigen Daten werden nur unzureichend genutzt.

Dieses Vorhaben befasst sich daher mit der Entwicklung eines Softwaredemonstrators zur Integration verschiedener Datensilos der Produktion in einen Knowledge Graph als flexible und erweiterbare Basis für unterschiedliche produktionstechnische Fragestellungen. Weiterhin können auf dieser Basis kausale Zusammenhänge in den Daten identifiziert sowie Datenanalysen verbessert werden.

Der Nutzen des Knowledge Graph wird im Rahmen des Projekts für drei unterschiedliche produktions­technische Fragestellungen in Form von Anwendungsszenarien exemplarisch dargestellt und dessen Erweiterbarkeit erprobt. Dabei sollen frühzeitig Abweichungen im Prozess oder in der Qualität detektiert und auf Basis der identifizierten Zusammenhänge mögliche Ursachen analysiert und bereitgestellt werden, um die Produktionseffizienz und -qualität zu verbessern. Weiterhin werden über den Knowledge Graph die Auftragsdaten mit Energie-/Medienverbräuchen korreliert.

Anything-to-Log: Systematische und Software-gestützte Vervollständigung von Ereignislogs

Um die übergeordnete Zielstellung einer durchgängigen Ende-zu-Ende-Prozessanalyse zu erreichen, werden automatisierbare und skalierende Ansätze zur Datenabstraktion und Ereignislog-Generierung aus bisher ungenutzten strukturierten und unstrukturierten Prozessdaten erarbeitet und in Form eines Softwareframeworks (X2Log-Framework) gebündelt. Das modulare X2Log-Framework soll als Soft­ware-Demonstrator prototypisch realisiert sowie unter realweltlichen Bedingungen evaluiert werden. Im Vorhaben müssen deshalb neuartige Herausforderungen an der Schnittstelle zwischen Process Mining, Data Science, Big Data und KI-Forschung adressiert werden.

Zur Durchführung des Projekts ist ein Arbeitsprogramm mit fünf übergeordneten Arbeitspaketen entlang eines gestaltungsorientierten Forschungsparadigmas vorgesehen. Die interdisziplinäre Zu­sammensetzung des Konsortiums aus Wissenschaft und Wirtschaft soll die wissenschaftlich-technische Qualität der Ergebnisse gewährleisten, welche aufgrund der Diversität der beteiligten Konsortial­partner ein hohes Maß an Übertragbarkeit erwarten lassen. Als technischer Zielparameter wird zudem die Kompatibilität zu bestehenden Process-Mining-Standards anvisiert.

Insgesamt sollen die Ergebnisse des Vorhabens die Einstiegsbarriere in das Process Mining für kleinere Unternehmen deutlich reduzieren und zudem zu besseren Prozessentscheidungen von Organi­sationen führen, die Process-Mining-Software bereits erfolgreich im Einsatz haben.

Beanspruchungs- und kompetenzorientierte Mitarbeitereinsatzplanung (BeKoMi)

Steigender Kosten-, Zeit- und Qualitätsdruck führen zu einer erhöhten Belastung der Mitarbeitenden in der Produktion. Verstärkt wird dieser Effekt durch kürzere Produktlebenszyklen sowie eine Zunahme der Produktvarianz mit kundenindividuellen Ausprägungsformen.

Detektion von PCMA-Signalen unter lntersymbolinterferenzen

Ziel des Projekts ist der Entwurf eines Empfängersystems zum Monitoring und zur Analyse von Satellitensignalen, die gemäß dem Paired Carrier Multiple Access (PCMA)-Verfahren ausgesendet werden. Dabei übertragen zwei Bodenstationen in einem ersten Schritt ihre Teilsignale zu einem Satelliten, der zu einer effizienten Ausnutzung von Frequenzressourcen das PCMA-Signal, d. h. eine kontrollierte Überlagerung der beiden Teilsignale in der Abwärtsstrecke, abstrahlt. Durch derartige zugelassene Interferenzen zwischen den Teilsignalen gestaltet sich die Realisierung eines Empfängers ohne Vorkenntnisse zu den Teilsignalen als herausfordernd. Speziell der hohe Aufwand der Daten­detektion sowie die blinde Bestimmung der dazu notwendigen Signal- und Empfangsparameter allein aus dem Empfangssignal heraus stellen beträchtliche Hürden dar.

Da die Leistungsfähigkeit etablierter Ansätze sowie Lösungen aus Vorarbeiten der Projektpartner begrenzt bzw. diese für wichtige praxisrelevante Szenarien nicht anwendbar sind, wird ein Neuentwurf der Ansätze bzw. eine Erweiterung bestehender Ansätze vorgenommen. Die entworfenen Konzepte werden mittels digitaler Signalverarbeitung in Software realisiert. Zudem wird ein entsprechendes Demonstrationssystem im Projekt erstellt. Langfristig soll der entwickelte Demonstrator als Grundlage für eine Gesamtlösung für Behörden und Betreiber von Kommunikationsnetzen dienen.