Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung für höhere Anlagenverfügbarkeit
Verschleißerscheinungen bei Robotergetrieben können zu ungeplanten Produktionsunterbrechungen führen, die viel Zeit und Geld kosten. Das vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Energie und Technologie (StMWi) geförderte Forschungsprojekt „Künstliche Intelligenz zur Vorhersage der Einsatzsicherheit und Lebensdauer von Industrierobotern“ (KIVI) entwickelt eine Künstliche Intelligenz (KI)-Toolbox, mit der eine Vorhersage für die Lebensdauer einzelner Roboter-Komponenten möglich ist. Das Ziel ist eine kontinuierliche Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) von Industrierobotern. So können Instandhaltungsarbeiten optimal in den Produktionsablauf integriert und der Wartungsaufwand gesenkt werden.
Nachdem mit geeigneten Sensoren Daten über das Betriebsschwingungsverhalten der Roboterkomponenten gewonnen wurden, analysieren verschiedene Methoden Künstlicher Intelligenz diese Daten, um Muster im Hergang von Verschleißzuständen zu erkennen und daraus Verhaltensmodelle zu erlernen.
Die Ergebnisse des Projekts – in Form einer prototypischen KI-Toolbox – werden zu Evaluierungszwecken in bestehende Produktionssysteme integriert. Eine spätere kommerzielle Verwertung hat gleich mehrere Vorteile: Es erhöht die Anlagenverfügbarkeit, gestaltet den Produktionsablauf effizienter und schont Ressourcen.
