Das Kompetenzzentrum CC-KING hat sich zum Ziel gesetzt, KI-Spitzenforschung mit etablierten Ingenieurdisziplinen zu verbinden. Hierdurch sollen KI-Methoden und maschinelle Lernverfahren (ML) entsprechend den typischen Anforderungen und Vorgehensweisen von Ingenieuren nutzbar gemacht werden. Beispielsweise ist es beim klassischen Engineering wichtig, Voraussagen und Garantien über das Verhalten von komplexen Systemen zu treffen. Diese Fragestellung wurde im Projekt auf die Anwendung von KI-Methoden übertragen. Es wurden Methoden und Vorgehensweisen entwickelt, die es erlauben, möglichst schnell eine Aussage darüber zu erhalten, welches Potential KI-Methoden in spezifischen Anwendungen bietet und mit welchem Aufwand die KI-Methoden einsetzbar sind.
Um diese Fragen möglichst frühzeitig klären zu können, wurden im Projekt CC-King zahlreiche »QuickChecks« durchgeführt. Bei QuickChecks handelt es sich um ein individuelles Beratungsangebot für Endanwender seitens des Fraunhofer IOSB, mit denen der Einsatz von KI- und ML-Methoden projektspezifisch untersucht und validiert wird. Im Folgenden ist eine kleine Auswahl an durchgeführten QuickChecks unter Beteiligung der Abteilung Mess-, Regelungs- und Diagnosesysteme. Eine komplette Übersicht erhalten Sie hier
Unsere QuickChecks im Überblick:
Automatisierte Anomaliedetektion in Dampf- und Gasturbosätzen
Im Zuge der Energiewende verlieren Großturbinen an Bedeutung und die Energieerzeugung wird sich auf kleinere, dezentrale Industrieturbinen verlagern. Hierdurch wird eine Reduktion der manuellen Datenauswertung notwendig. Es wurde untersucht, inwiefern eine KI-/ML Lösung entwickelt werden kann, um Dampf- und Gasturbosätzen zu überwachen.
Zustandsorientierte Analyse von Rohrleitungen
Bei der zustandsorientieren Analyse von Rohrleitung erfolgt normalerweise eine Auswertung von Schadensstatistiken mit klassischen Methoden: Schadensmerkmale werden manuell von Expert*innen ausgewählt und anhand dieser Merkmale wird eine Aussage über den Zustand des Rohrleitungssystems getroffen. Im QuickCheck wird untersucht werden, inwiefern eine KI den Experten bei der Auswahl dieser Merkmale assistieren kann.
Anlagenüberwachung für Schleifmaschinen
In Zukunft wird sowohl bei Herstellern als auch bei Betreibern von Schleifmaschinen die Analyse von Prozessdaten, etwa zur Prozessüberwachung und -optimierung, mehr und mehr an Signifikanz gewinnen. Anhand dieses QuickChecks wurde untersucht, welche Informationen aktuell schon aus Prozessdaten einer Anlage gezogen werden können, welche den aktuellen Stand der Technik widerspiegeln.
Früherkennung von Anomalien in Abwasserpumpwerken
Bei diesem QuickCheck ging es darum möglichst frühzeitig sich anbahnende Pumpenverstopfungen in Abwasserpumpwerken zu erkennen. Ein Fokus lag vor allem auf der Auswertung von Betriebszuständen mit hoher Schallemission und Vibrationen in umliegender Bebauung.
KI-assistierte Stadtbahn-Steuerung im Tunnel
Die Steuerung der Straßenbahnen im Karlsruher Stadtbahntunnel erfolgt durch einen zentralen Zuglenkrechner, welcher unter anderem für die Weichenstellung im Bereich des Gleisdreiecks verantwortlich ist. Aufgrund der höheren Komplexität der Zugsicherung sowie des hohen Verkehrsaufkommens im Tunnel, kann es zu unerwarteten, kurzzeitigen Verzögerungen kommen. Im QuickCheck wurde untersucht, inwiefern ein KI-basiertes Assistenzsystem hilft, Disponenten zu unterstützen.