Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Datenanalyse

KI-basierte Datenanalyse ermöglicht es Zusammenhäng in Daten automatisiert zu erkennen und somit die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Einsatzmöglichkeiten KI-basierter Datenanalyse im industriellen Umfeld umfassen:

  • Anomalieerkennung,
  • vorausschauende Wartung (predictive maintenance) und 
  • Qualitätssicherung. 

Dabei können sowohl Zeitreihendaten als auch Bilddaten in Form von Kameraaufnahmen verarbeitet werden. Wir setzen hierzu patentierte Lösungen, state-of-the art deep learning Technologien und innovative Verfahren wie Physics Informed Neural Networks und Data Augmentation Ansätze ein, um kundenspezifische Use Cases zu adressieren.

Die KI-Verfahren werden vielfach im engen Verbund mit der Entwicklung intelligenter Sensorsysteme umgesetzt. Ziel ist es, echtzeitfähige Lösungen im Kontext eingebetteter Systeme zu realisieren. Durch die Kombination von fortschrittlicher Sensortechnologie und KI-gestützten Analysen können Unternehmen schnell auf Veränderungen in ihren Produktionsprozessen reagieren und effizientere Entscheidungen treffen.

Projekte

Datenfabrik.NRW

KI-Lösungen für die Produktion und Logistik

Am Fraunhofer IOSB-INA entstand gemeinsam mit der Firma Schmitz Cargobull eine KI-gestützte Anomalieerkennung, die bildbasiert das Eingangsmaterial in der Produktion auf Beschädigung oder andere Mängel prüft. Dank der Unterstützung durch die KI werden die Fachkräfte entlastet und auch deutlich kleinere Mängel erkannt. Ein zweiter Use Case ist die optimale Aufteilung eines großen Pools von Aufträgen auf Produktionstage, so dass zusätzliche Produktionskapazitäten frei werden und individuelle Kundenwünsche noch besser berücksichtigt werden können.

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Kommunales Klima-Dashboard

Bürgerwolke Soest

Im Projekt wurde im Stadtgebiet Soest ein umfassendes Sensornetzwerk mittels Low-Cost-Sensorik aufgebaut. Es ist in der Lage, in Echtzeit eine Vielzahl von Klimaparametern zu erfassen und bereitzustellen - für die Planung von Freizeitaktivitäten, landwirtschaftlichen Entscheidungen und städtischen Entwicklungen. Die Messwerte werden anhand von Vergleichsmessungen mit Sensorik des Deutschen Wetterdienstes und auf Basis von Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernverfahren, die das Fraunhofer IOSB-INA entwickelt hat, in ihrer Qualität optimiert. Eine Besonderheit liegt in der Beteiligung der Bürger und Bürgerinnen – die Hälfte der 100 Sensoren wurde auf Privatgrundstücken installiert.

Dashboard der Bürgerwolke

Komplementäre ML-Methoden

Adaptive Anlagenüberwachung mit COMETH

Gerade bei großen, ungelabelten Datenmengen ist die Vorbereitung für intelligente Algorithmen mit hohem Aufwand verbunden. Mit wechselnden Rahmenbedingungen und oft unzureichenden Daten stellt sich die Frage, wie man Ausfälle vermeiden und frühzeitig Anomalien erkennen kann. Die von Fraunhofer patentierte Lösung COMETH setzt auf eine Kombination aus komplementären ML-Verfahren und einem Feedback-Mechanismus, um eine effiziente und adaptive Anomalieerkennung zu ermöglichen.

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