Wege zur industriellen Datenanalyse

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1 Wege zur industriellen Michael Hoffmann Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU 1. Sächsischer Tag der Automation 05. November 2015, 8:30 Uhr, Technologie- und Gründerzentrum Bautzen GmbH

2 Das Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU im Profil Gründung am 1. Juli 1991 ca. 620 Mitarbeiter 41,5 Mio Euro Jahresetat Standorte: Chemnitz, Dresden, Zittau, Augsburg Forschung unter dem Leitthema»Ressourceneffiziente Produktion«Wissenschaftsbereiche Mechatronik und Funktionsleichtbau Werkzeugmaschinen, Produktionssysteme und Zerspanungstechnik Umformtechnik und Fügen

3 Eigenschaften eines industriellen tools - Integration verschiedener Sensoren (Sensorfusion) - Modularer Aufbau/ Erweiterbar - Verfügbarkeit unterschiedlicher verfahren - Parallele Datenverarbeitung - Automatisierungsmöglichkeiten

4 Sensorfusion Gemeinsame (Live-)Auswertung von Daten unterschiedlicher Sensorsysteme möglich Werkzeug zur CMOS- Kamera Wirbelstromsonde IR-Kamera Erweiterung um neue Sensorsysteme durch generisches Framework Sensor Treiber API DataSocket

5 Modularer Aufbau/ Erweiterbarkeit Algorithmen in Modulen implementiert Werkzeug zur Neue Module und Datenanbindungen können via Plug-Ins hinzugefügt werden + Plug-In Bildverarbeitung Module Datenanbindungen

6 Strukturentdeckende Verfahren Daten Finden von Zusammenhängen und Mustern Werkzeug zur Lineare Diskriminanzanalyse PCA, ICA Neural Gas / Growing Neural Gas, SOM Strukturüberprüfende Verfahren Beispieldaten Lernen anhand von Beispieldaten Multiple Lineare Diskriminanzanalyse k-nearest Neighbor Klassifikator Multilayer Perceptron, RBF

7 Parallele Datenverarbeitung Optimierung für Mehrkern- Prozessoren eingehende Datenpakete Verarbeitungsmodul ausgehende Datenpakete Werkzeug zur Verarbeitung Effizienz durch Parallele Verarbeitung Pipelining

8 Automatisierung Umfangreiche Skriptsprache für die Automatisierung von Prozessen Start Bauteilüberwachung Werkzeug zur Warten auf neues Bauteil Signal: Bauteil bereit Sensordaten aufzeichnen Sensordaten verarbeiten Steuerung Auswertung Signal: Bauteil i.o. / n.i.o.

9 Anwendungsfelder Inline-Qualitätskontrolle bei Tiefziehprozessen Werkzeug zur Detektion innerer Defekte in Aluminium- CFK-Verbundwerkstoffen Qualitätskontrolle von Laserschweißungen

10 Xeidana (extensible Environment for Industrial Data Analysis) Xeidana vereint folgende Merkmale: Sensorfusion durch Kombination unterschiedlicher oder redundanter Sensorsysteme Modularer Aufbau und die Möglichkeit der Erweiterung um neue Funktionalitäten durch Plug-Ins mit Hilfe von strukturüberprüfenden und strukturentdeckenden Verfahren Parallele Datenverarbeitung optimiert für Mehrkernprozessoren Interoperabilität mit Xeidana implementierte Funktionalität kann auf andere Software- Systeme übertragen werden Automatisierung von Qualitätsüberwachungsprozessen und Implementierung von Qualitätsregelkreisen möglich

11 imain Charakteristik Eingebettetes Datenerfassungssystem, das eigenständig und autark Informationen für die zustandsbasierte Instandhaltung sammelt Intelligente Algorithmen zur Abschätzung der Restlebensdauer und Instandhaltungsplanung Neuartige server-basierte imaintenance-strategie, die Kooperations- und Kommunikationsdienste beinhaltet Überwachung von Gestellkomponenten (Rissvermeidung) Lagern, Führungen, Riemenspannung Technologie: Stößelkippung, Kraftexzentrizität Medien (Hydraulik, Schmierung, Pneumatik, Energie) Realisierung abhängig von Maschine und Kunde Kundennutzen Steigende Systemlebensdauer für Fertigungsanlagen Erhöhte Betriebsbereitschaft des gesamten Prozesses Sinkende Wartungskosten Prozessüberwachung Serviceorientierte Geschäftsansätze Mehr Informationen: Condition Monitoring und Prädiktive Instandhaltung in Umformmaschinen

12 Vielen Dank Michael Hoffmann Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU

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