Predictive Quality für Elektrogetriebemotoren

Bielefeld (fhb). Wenn ein Elektromotor frisch aus der Produktion kommt, wird er geprüft: Funktioniert alles? Ist er frei von Schäden? Stimmt die Qualität? Weist das Geräusch, das er erzeugt, auf Störungen hin? Viele Prüfschritte stehen also am Ende der Produktionskette, die von Menschen auch teils subjektiv bewertet werden könnten, insbesondere die akustische Qualität.

Objektive akustische Prüfung
In dem Beitrag der FH Bielefeld zum it´s OWL-Konsortialprojekt „ML4Pro²“ geht es daher um die Fragestellung, wie die komplexen mechanischen Komponenten basierend auf akustischen Daten mittels künstlicher Intelligenz objektiv bewertet werden können. Untersucht wird das Verfahren zunächst an Industriemotoren.

Bislang werden meist Vibrationsdetektoren benutzt, um Fehler zu finden. Das ist mitunter aufwendig und teuer. Akustische Aufnahmen können hingegen durch Mikrophone schnell, kontaktlos und auch im hohen Frequenzbereich erfolgen. Die digitalen Audioaufnahmen können wiederum Störungen visualisieren.

Maschinelles Lernen
Aus den Audioaufnahmen werden repräsentative Merkmale extrahiert und zur Klassifikation genutzt, sprich: bestimmte Fehler oder Störungen werden gespeichert, sodass sie beim nächsten Test direkt einem bestimmten Fehlertyp zugeordnet werden können.

Wenn also ein neuer Motor produziert und einer End-of-Line-Testfahrt unterzogen wurde, bewertet das Verfahren des Maschinellen Lernens (ML) die Audioaufnahme und stellt das Ergebnis im Sinne einer Qualitätsbewertung grafisch zur Verfügung. Dieses Ergebnis hilft dem Menschen dabei, eine abschließende Entscheidung zu treffen, ob der Motor den Test bestanden hat oder nicht.

Hat der Motor den End-of-Line-Test bestanden, wird er zur weiteren Nutzung freigegeben. Falls nicht, wird zwischen einem bekannten und unbekannten Fehlerfall unterschieden. Hat das Verfahren den Fehlerfall bereits eindeutig zuordnen können, wird der Motor zur Reparatur des konkreten Fehlers zurückgeleitet. Ist der Fehler noch nicht bekannt, wird der Motor einer ausführlichen Diagnose unterzogen. Nach der Untersuchung wird dem ML-Verfahren der neue Fehlerfall mitgeteilt, damit es darauf trainiert werden kann. Erste vielversprechende Ergebnisse liegen vor.

Über  ML4Pro²:
Das Projekt „ML4Pro²“ ist ein it’s-OWL-Innovationsprojekt unter der Konsortialführung der Universität Bielefeld, an dem zahlreiche Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen der Region beteiligt sind. Die FH Bielefeld bringt sich mit dem Institut für Systemdynamik und Mechatronik (ISyM) und dem Center for Applied Data Science (CfADS) in das Gesamtprojekt ein und arbeitet darin bezüglich Predictive Quality eng mit den Unternehmen Lenze SE aus Aerzen und Hanning Elektrowerke GmbH & Co. KG aus Oerlinghausen zusammen.

Das Verfahren wird aktuell bei den Industrial Pioneers Days OWL im Themenraum Maschinelles Lernen vorgestellt. Bei der virtuellen Innovationsschau Industrial Pioneers OWL präsentieren sich 54 Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Netzwerke aus Ostwestfalen-Lippe, darunter auch die FH Bielefeld, vom 19. April bis 4. Mai 2021 in einer 360-Grad-Welt. (vku)

Zehn Thementage mit Vorträgen, Expertengesprächen und Erfahrungsaustausch
Vertiefende Informationen bietet ein begleitendes Veranstaltungsprogramm, bei dem Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Netzwerke Herausforderungen und Anwendungen zu den Themenfeldern vorstellen und diskutieren. Zu jedem Thema gibt es ab dem 20. April einen Thementag mit Vorträgen, Erfahrungsaustausch, digitalen Führungen und Expertengesprächen. „Industrial Pioneers OWL“ startet am 19. April mit einer virtuellen Eröffnungsveranstaltung. Im Fokus steht dabei eine Bilanz der Hannover Messe: Spitzen von Unternehmen werden Trends und Perspektiven der Industrie in der neuen Normalität mit der Corona-Pandemie diskutieren.

Die Thementage finden an den folgenden Terminen statt:

• Dienstag, 20. April: Maschinelles Lernen
• Mittwoch, 21. April: Digitaler Zwilling
• Donnerstag, 22. April: KI in der Arbeitswelt und Digitale Transformation
• Freitag, 23. April: Smart Food Technologies
• Montag, 26. April: Industrial APP Marketplace
• Dienstag, 27. April: Open Innovation
• Mittwoch, 28. April: Zirkuläres Wirtschaften
• Donnerstag, 29. April: Digitale Plattformen
• Dienstag, 4. Mai: Zukunftstechnologien Bau

Zur Teilnahme an den Vorträgen ist eine Anmeldung erforderlich unter

https://www.ostwestfalen-lippe.de/industrial-pioneers-owl-anmeldung-zum-vortragsprogramm.html