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Transferprojekt DIG:IT-KMU arbeitet mit Fertig Motors GmbH aus Marktheidenfeld zusammen
Gemeinsam mit dem Projekt DIG:IT-KMU der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) hat die Fertig Motors GmbH aus Marktheidenfeld eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lösung entwickelt, um fehlerhafte Elektromotoren automatisch am Prüfstand zu erkennen.
Ein fehlerhafter Elektromotor, der unentdeckt die Fertigung verlässt, kann im Einsatz kostspielige Folgeschäden verursachen. Deshalb entwickelte die Fertig Motors GmbH gemeinsam mit dem Technologietransferprojekt DIG:IT-KMU eine Lösung, die genau das absichert: Ein KI-System analysiert jeden Motor automatisch am Prüfstand und schlägt Alarm, sobald das Verhalten vom Normalzustand abweicht, ohne dass Messwerte manuell ausgewertet werden müssen.
Was Messdaten über einen Motor verraten
Elektromotoren erzeugen beim Betrieb charakteristische Messmuster, ähnlich einem Fingerabdruck, der für jede Motorvariante typisch ist. Weicht dieses Muster merklich ab, deutet das auf einen Fehler hin. Die entwickelte Lösung wertet genau diese Muster aus. Sie zerlegt das gemessene Signal in seine einzelnen Bestandteile, vergleichbar damit, wie man aus einem Gesamtgeräusch die einzelnen Instrumente eines Orchesters herausfiltern kann. Was für das menschliche Auge nur eine Kurve auf dem Bildschirm wäre, wird für die KI zu einer präzise lesbaren Signatur.
Als KI-Verfahren kommt dabei ein Algorithmus zum Einsatz, der ohne vorherige Beispiele fehlerhafter Motoren auskommt. Die KI lernt selbstständig, was ein normaler Motor ist, und erkennt Ausreißer automatisch. Das ist besonders wertvoll, wenn, wie in der Praxis häufig, kaum dokumentierte Fehlfälle vorliegen.
Direkt am Prüfstand: Integration in die laufende Fertigung
Die Lösung ist als eigenständiges Anwendungsprogramm direkt auf dem Prüfstand der Fertig Motors GmbH installiert und läuft vollständig im unternehmenseigenen Netzwerk, ohne externe Datenübertragung. Die Anbindung an den Prüfstand erfolgt über eine standardisierte industrielle Datenschnittstelle. Eine zentrale Anforderung an die Lösung war, dass das Analyseergebnis innerhalb von 10 bis 20 Sekunden vorliegen muss, um den laufenden Fertigungsablauf nicht zu beeinträchtigen.
Im Projektverlauf wurde der Technologie-Reifegrad 7 auf einer Skala von 1 bis 9 erreicht – das bedeutet, der Prototyp wurde nicht nur entwickelt und getestet, sondern auch erfolgreich in der operativen Betriebsumgebung der Fertig Motors GmbH eingesetzt. Ein realer Datensatz des Unternehmens wurde analysiert, die Software zur Anomalie-Erkennung auf dieser Grundlage entwickelt und anschließend direkt im Unternehmen produktiv integriert. Damit ist die Lösung bereits einen bedeutenden Schritt näher an der vollständigen Einsatzreife als viele Forschungsprototypen.
„Die automatische Auswertung ist eine echte Erleichterung im Alltag, sie spart Zeit und gibt uns eine zusätzliche Stütze in der Qualitätskontrolle“, betont Stefan Dorn, Leitung Entwicklung der Fertig Motors GmbH. „Der Anwendungsfall bei Fertig Motors zeigt, wie KI-Methoden aus der Forschung direkt in die Fertigung übertragen werden können, ohne großen Infrastrukturaufwand und mit messbarem Mehrwert für die Qualitätssicherung“, sagt Silvio Lang, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der THWS, der beim Projekt DIG:IT-KMU tätig ist.
Über DIG:IT-KMU
Das Projekt DIG:IT-KMU am Institut für Digital Engineering der THWS unterstützt Unternehmen bei der digitalen Transformation. Durch gezielten Technologietransfer werden KMU befähigt, innovative Technologien sicher und effizient in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Weitere interessierte Unternehmen aus der Region können sich dem Projekt jederzeit anschließen und eigene Anwendungsfälle einbringen.
Das Projekt wird im Rahmen des EFRE Bayern 2021–2027 durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert, kofinanziert von der Europäischen Union.
Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler
Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann
digit.kmu@thws.de
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, jedermann
Elektrotechnik, Informationstechnik, Maschinenbau, Werkstoffwissenschaften
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsprojekte
Deutsch
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