Solutions New Edge AI pour les capteurs intelligents afin d'aider à prévoir et à maintenir les systèmes industriels
Le Fraunhofer IPMS développe un démonstrateur intelligent pour la maintenance prédictive des installations industrielles
L'Institut Fraunhofer pour les microsystèmes photoniques IPMS présente un démonstrateur révolutionnaire pour la maintenance prédictive des équipements industriels. Ce démonstrateur utilise une technologie de capteurs avancée combinée à un traitement des données basé sur l'intelligence artificielle (IA) pour détecter les dommages potentiels des machines à un stade précoce et éviter des temps d'arrêt coûteux.
Sur la base des résultats du projet iCampus ForTune, le Fraunhofer IPMS a mis au point un nouveau démonstrateur qui combine la technologie des capteurs, l'acquisition de données et l'évaluation des données basée sur l'intelligence artificielle pour la surveillance de l'état des machines et la maintenance prédictive. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour la maintenance préventive des usines et des machines. Le Fraunhofer IPMS met à profit son expertise en matière d'informatique de pointe et de transmission de données en temps réel. Marcel Jongmanns, chef de projet au Fraunhofer IPMS, explique : "Notre solution permet une surveillance précise de l'état des machines grâce à l'utilisation de capteurs et à l'analyse intelligente des données. En intégrant l'IA dans les capteurs, nous pouvons détecter les dommages avant qu'ils ne se produisent, optimiser les intervalles de maintenance et minimiser les temps d'arrêt.
La vitrine présente une bande transporteuse miniaturisée et démontre les performances d'une nouvelle boîte à outils pour la surveillance des installations industrielles. Le démonstrateur utilise des capteurs multimodaux. La fonction capteur enregistre les accélérations dans les directions spatiales et les taux de rotation correspondants. En outre, des capteurs de champ magnétique et des capteurs acoustiques ou à ultrasons sont utilisés pour surveiller l'équipement industriel. Le système offre deux fonctions principales : La détection de la tension des courroies et la détection des bourrages. Les modèles d'IA sont basés sur une analyse approfondie des données et permettent une prédiction précise des dommages. Pour accroître la précision des modèles, des étalonnages en temps réel peuvent être effectués afin d'adapter le système à de nouveaux environnements.
La solution Fraunhofer IPMS vise à combiner les capteurs internes avec sa propre unité de calcul en périphérie basée sur l'architecture RISCV pour un traitement efficace des données directement au point d'utilisation. Cela permet de réaliser des opérations complexes d'intelligence artificielle et des analyses en temps réel. Les influences environnementales changeantes peuvent être directement modélisées ou prises en compte dans l'analyse. Cela permet d'intégrer un grand nombre de capteurs et d'augmenter considérablement la précision des prévisions concernant l'état de l'équipement industriel. Les limitations existantes en matière de puissance de calcul pour la modélisation en temps réel dans les systèmes embarqués sont surmontées.
L'expertise du Fraunhofer IPMS dans le domaine de la technologie des capteurs et de l'évaluation de l'IA permet un développement continu de la technologie. Les partenariats existants avec des entreprises telles que Vetter Kleinförderbänder GmbH démontrent l'intérêt de l'industrie pour ces solutions.
Lors du salon SENSOR+TEST du 11 au 13 juin 2024 à Nuremberg, les visiteurs auront l'occasion de voir le démonstrateur sur le stand 1-317 du Fraunhofer IPMS. Les scientifiques seront sur place pour répondre aux questions et donner un aperçu des travaux de recherche.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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