Forschungsprojekt mit pmOne

Transparente Machine-Learning-Algorithmen in der Fertigung

Seit Beginn des Jahres 2020 ist pmOne Partner eines spannenden Forschungsprojekts, gefördert vom Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). Benannt nach einem kubanischen Cocktail, ist dieses Projekt ebenso vielfältig wie sein Name: DAIKIRI. Das Forschungsprojekt DAIKIRI ist ein wichtiger Meilenstein beim Einsatz von künstlicher Intelligenz im IoT-Umfeld. Bei diesem Projekt sind wir nicht nur Plattformpartner und für die Umsetzung in Azure zuständig, sondern auch am Puls der Zeit. Wir arbeiten mit den aktuellsten Forschungsergebnissen aus der Wissenschaft, welche wir gewinnbringend für unsere Kunden einsetzen können.

Herausforderung und Ziele

Maschinenausfälle in der Fertigung verursachen enorme Kosten. Mit einer vorausschauenden Maschinenwartung (Predictive Maintenance) lassen sich Ausfälle und Schäden an Maschinen vermeiden. Für solche Analysen bedarf es heute häufig noch sehr große Mengen an Sensordaten (Drehzahlmessungen, Temperatur, etc.). Machine-Learning-Algorithmen bieten gute Ansatzpunkte, um ungewöhnliche Datenmuster, sogenannte Anomalien, zu erkennen. Die Prozesse sind aber häufig noch sehr komplex und für getroffene Entscheidungen unmöglich nachzuvollziehen. Insbesondere neuronale Netzwerke, die heutzutage als Allzwecktool verwendet werden, sind von diesem „Black-Box-Verhalten“ sehr stark betroffen. Hier setzt das Forschungsprojekt DAIKIRI an.

Das Forschungsprojekt DAIKIRI

  • Predictive Maintenance auf ein neues Level heben
  • Neue Verfahrenstechniken finden, um die Ergebnisse der Maschine-Learning-Algorithmen transparent zu machen
  • Fakten für Maschinenausfälle und Entscheidungen in Fertigungsprozessen schaffen

 

 

Projektkonsortium

  • USU Software AG
  • Universität Paderborn
  • AI4BD Deutschland GmbH
  • pmOne AG

Haben Sie Fragen zum Forschungsprojekt?

Dr. Stefan Balke
Senior Data Scientist
pmOne AG
Technologiepark 21
33100 Paderborn
+49 151 46467022