Silicon Saxony Day
Use of Multi-Sensors in Predictive Maintenance – Drill Tool Predictions using AI
Sebastian Uziel
Abstract:
Use of Multi-Sensors in Predictive Maintenance – Drill Tool Predictions using AI
Pitch-Vortrag, Technology Island: Artificial Intelligence. In diesem Vortrag werden wir eine Fallstudie zur Vorhersage des Verschleißes von Bohrwerkzeugen vorstellen und Möglichkeiten zur Bewältigung der genannten Herausforderungen diskutieren. Dazu werden wir mögliche Sensoren, deren Positionierung, Anforderungen während der Datenerfassung, die Merkmalsauswahl, zwei Optionen zur Modellierung der vorliegenden Probleme und die jeweiligen Ergebnisse behandeln. Besonderes Augenmerk wird auf die Multisensordatenerfassung und die Fusion der Sensordaten gelegt. Darüber hinaus werden Aspekte wie die Nachrüstbarkeit behandelt.
KI-basierte Lüfterüberwachung
Demo auf unserem Ausstellungsstand – Künstliche Intelligenz ermittelt Zustand und Wartungsbedarf von Lüftern:
- Schnelle Erkennung von Defekten am Motorlager oder an Lüfterschaufeln mittels vortrainierter KI (Machine Learning)
- sehr niedriger Energiebedarf durch Ausführung der KI auf einem Mikrocontroller
- nachrüstbare Stand-alone-Lösung mit integriertem Beschleunigungssensor und direkter Zustandsanzeige per LED
Zugehörige Inhalte
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Das IMMS hat eine KI-basierte nachrüstbare und kostengünstige Lösung zur Qualitätssicherung bei Werkzeugen in der Zerspanung realisiert.
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Kontakt
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Dipl.-Hdl. Dipl.-Des. Beate Hövelmans
Leiterin Unternehmenskommunikation
beate.hoevelmans(at)imms.de+49 (0) 3677 874 93 13
Beate Hövelmans ist verantwortlich für die Text- und Bildredaktion dieser Webseite, für die Social-Media-Präsenz des IMMS auf LinkedIn und YouTube, die Jahresberichte, für die Pressearbeit mit Regional- und Fachmedien und weitere Kommunikationsformate des IMMS. Sie stellt Ihnen Texte, Bilder und Videomaterial für Ihre Berichterstattung zum IMMS bereit, vermittelt Kontakte für Interviews und ist Ansprechpartnerin für Veranstaltungen.