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17.10.2018 14:20

Fehlerzustände frühzeitig erkennen dank innovativer akustischer Verfahren zur Qualitätsprüfung

Julia Hallebach Press & Public Relations
Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT

    Erster Technologietag des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT präsentiert Industrievertretern Best Practice Beispiele und zeigt das große Potenzial von Maschinellem Lernen für die intelligente Produktion.

    Am 9. Oktober fand in Erfurt der erste Technologietag zum Thema »akustische Verfahren zur Qualitätsprüfung« des Fraunhofer IDMT statt. Rund 50 Interessierte aus den Bereichen Maschinenbau, Automatisierung und Softwareentwicklung folgten der Einladung, um sich über die neuen Verfahren des Fraunhofer IDMT zur zuverlässigen, berührungslosen akustischen Qualitätsprüfung von industriellen Fertigungsprozessen zu informieren.
    Im Auftaktvortrag präsentierten Dr.-Ing. Karsten Spreitzer (Viessmann Werke Allendorf GmbH) und Tobias Clauß (Fraunhofer IDMT) erste Ergebnisse des gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsprojekts zur akustischen Qualitätskontrolle von Gebäudeheizungen. Durch den Einsatz akustischer Sensoren sollen die Diagnosetiefe und -güte bei der Überprüfung von Heizungsanlagen gesteigert werden. Es wurde gezeigt, dass sich unterschiedliche Fehlerbilder anhand ihrer individuellen Geräuschsignatur unterscheiden lassen. Der positive Projektverlauf fußt vor allen Dingen auf der agilen und iterativen Zusammenarbeit. Spreitzer betonte, dass »es für eine flexible Entwicklung und eine schnelle Kurskorrektur kleine Arbeitspakete sowie stetige Absprachen braucht.«
    Welches Potenzial Maschinelles Lernen für Produktionsprozesse birgt, erklärte Machine-Learning-Experte Sascha Grollmisch vom Fraunhofer IDMT den Zuhörern. »Der Einsatz maschineller Lernverfahren ist ein mächtiges Werkzeug, wenn es darum geht, eine Produktionsstrecke intelligent zu machen«, so Grollmisch. Systeme des Maschinellen Lernens wurden am Fraunhofer IDMT bisher sehr erfolgreich in der Videoanalyse, Spracherkennung und Musikanalyse angewendet. Ziel der Entwicklungsarbeiten des Instituts sei es, ein System zu schaffen, welches eigenständig aus akustischen Messdaten lernt, die Qualität von Produktionsprozessen oder Produkten zu beurteilen. Grollmisch betonte dabei, dass es keine Universal-Erkenner-Lösung für alle Anwendungsszenarien gäbe. Vielmehr bedarf es einem individuellen Problemverständnis sowie Systemdesign zum sinnvollen Einsatz von geeigneten Machine Learning Methoden. Konsens der anschließenden Diskussion war, dass Vertrauen der Kunden in die Zuverlässigkeit von Machine Learning Verfahren und deren Ergebnisse geschaffen werden muss.

    Einen Blick in die Zukunft von akustischen Sensorsystemen warf Dr.-Ing. Tino Hutschenreuther vom IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme. Er betonte in seinem Vortrag die Notwendigkeit einer funktionalen Systemarchitektur für den Einsatz von Algorithmen zur akustischen Qualitätssicherung: »Ein zuverlässiges System braucht nicht nur gute Algorithmen, sondern auch die passende Hardware – beides muss intensiv aufeinander abgestimmt werden«.
    Neben den Impulsvorträgen gab es für die Gäste die Möglichkeit, sich mit den Wissenschaftlern des Fraunhofer IDMT über mögliche Einsatzgebiete der akustischen Verfahren zur Qualitätsprüfung in ihren Unternehmen auszutauschen und ihre Anforderungen darzustellen. Außerdem wurden den Teilnehmenden die wesentlichen Elemente der akustischen Qualitätsprüfung anhand von Technologiedemonstratoren näher gebracht: von der Datenaufnahme mittels unterschiedlicher akustischer Sensoren über Datenverarbeitung bis hin zu Aspekten der Datensicherheit bzw. des Datenschutzes. Wie kann beispielsweise sichergestellt werden, dass beim Einsatz von Mikrofonen zur Zustandsüberwachung keine Mitarbeitergespräche abgehört werden? Für dieses Privacy-Problem hat das Fraunhofer IDMT Algorithmen entwickelt, mit denen Sprachanteile aus Audioaufnahmen herausgefiltert werden können.
    Die Resonanz des Publikums auf die präsentierten Technologien zur akustischen Qualitäts- und Zustandsüberwachung fiel überwiegend positiv aus. In einer abschließenden Diskussionsrunde wurden durch das Fachpublikum weitere Anwendungsbereiche für die akustische Überwachung aber auch Entwicklungsbedarf zur besseren Verzahnung von Theorie und Praxis identifiziert.
    Der erste Technologietag des Fraunhofer IDMT war somit ein voller Erfolg. Einen halben Tag lang kamen Industrie und Wissenschaft zusammen, um miteinander zu diskutieren, voneinander zu lernen und Neues auszutauschen.
    Der nächste Technologietag zur akustischen Qualitätskontrolle wird im Herbst 2019 ausgerichtet. Die Themen für diesen Industriedialog werden im Vorfeld in der Fachpresse und auf der Webseite des Fraunhofer IDMT bekanntgegeben.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Machine Learning: Sascha Grollmisch (sascha.grollmisch@idmt.fraunhofer.de)
    Akustische Qualitätskontrolle: Tobias Clauß (tobias.clauss@idmt.fraunhofer.de)


    Weitere Informationen:

    https://www.idmt.fraunhofer.de/de/events_and_exhibitions/technologietag2018.html


    Bilder

    Best Practice Vortrag: FuE-Projekt zur akustischen Qualitätskontrolle von Gebäudeheizungen.
    Best Practice Vortrag: FuE-Projekt zur akustischen Qualitätskontrolle von Gebäudeheizungen.
    Fraunhofer IDMT
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    Themeninsel mit Prinzipdemonstrator: Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz.
    Themeninsel mit Prinzipdemonstrator: Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz.
    Fraunhofer IDMT
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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
    Elektrotechnik, Informationstechnik, Maschinenbau, Medien- und Kommunikationswissenschaften
    überregional
    Forschungs- / Wissenstransfer, Wissenschaftliche Tagungen
    Deutsch


     

    Best Practice Vortrag: FuE-Projekt zur akustischen Qualitätskontrolle von Gebäudeheizungen.


    Zum Download

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    Themeninsel mit Prinzipdemonstrator: Maschinelles Lernen im industriellen Einsatz.


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