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Intelligente Sensorsysteme

Sensoren sind Schlüsselkomponenten zur Umsetzung KI-basierter Anwendungen. Im Kontext von Smart Factory und Smart City entwickeln wir intelligente Sensorsysteme. Diese haben zum Ziel, Prozess-, Umwelt- und Umgebungsdaten in der Produktfertigung, der Verfahrenstechnik, im urbanen Raum sowie zum Schutz kritischer Infrastrukturen zu erfassen, in Echtzeit auszuwerten und moderne KI-Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Als Ergebnis lässt sich hiermit ein effizienterer und wirtschaftlicherer Betrieb von Produktionsanlagen und Infrastrukturen erreichen.

Für Produktionsanlagen bieten wir hierzu Lösungen wie z. B. den intelligenten Werkstückträger INAcarry an, der es ermöglicht, verkettete Produktionsanlagen mit nur einem Sensorsystem zu überwachen. Im Vergleich zu stationär in Anlagen integrierten Sensoren zeichnen sich hier insbesondere die wirtschaftlichen Vorteile bei der Anlagenüberwachung aus. Im Bereich des Industrie 4.0-Retrofits ermöglichen es unsere Lösungen, wie z. B. das Produktionsdatenerfassungssystem INAsense, Bestandsmaschinen funktionell aufzurüsten und in einen Industrie 4.0-Verbund zu integrieren, um mehr Transparenz, Kontrolle, Planbarkeit und Flexibilität in der Produktion zu erzielen (mehr Infos beim Geschäftsbereich Intelligente Sensorsysteme des Fraunhofer IOSB-INA).

Auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickeln wir intelligente Sensorsysteme zur optischen Qualitätskontrolle, welche auf einfache Anwendbarkeit in mittelständischen Unternehmen optimiert sind. Das Ergebnis ist eine sehr schnell und leistungsfähig zu konfigurierende Analysemöglichkeit im Vergleich zur klassischen Modell-basierten Bildverarbeitung.

Im Forschungszentrum Maschinelles Lernen werden unter anderem intelligente Softsensoren entwickelt, welche mehrere Prozessgrößen fusionieren und hieraus neue, aussagekräftige Größen generieren. Hierüber lassen sich beispielsweise Auffälligkeiten in Anlagen detektieren, welche sonst unbemerkt geblieben wären oder sich der zukünftigen Anlagenzustand vorhersagen.

Ein Teil des Fraunhofer-Leitprojektes ML4P beschäftigt sich mit der Frage, inwiefern Sensorwerte zusätzlich mit  Prozess- und Expertenwissen angereichert und somit deren Aussagekraft gesteigert werden kann. Hier liegt der Fokus vor allem darauf, dieses Wissen so aufzubereiten, dass es durch eine KI ausgewertet werden kann und Handlungsanweisungen zur Optimierung der Anlage heraus abgeleitet werden können.