Группа ученых из Саарского университета и Центра мехатроники и технологий автоматизации объединила технологии искусственного интеллекта (AI) с сенсорами, которые собирают данные о состоянии промышленного оборудования.
Совместно со специалистами промышленных предприятий ученые разработали систему, способную извлекать полезные данные сигналов из огромного количества генерируемых данных. Программа непрерывно сравнивает информации с сенсоров в режиме реального времени с показателями работы машины в нормальном состоянии и с типичными шаблонами сигналов, которые указывают на неисправности или возникающие при износе дефекты. При обнаружении разницы система уведомит оператора оборудования и предложит способы устранения неполадок.
Созданная система обнаруживает повреждения, износ и ошибки при работе. Глубокий анализ позволил распознавать возникновение ранее нераспознанных состояний машин. Подобное новшество поможет предприятиям точно планировать проведение технических работ и предотвращать поломки.
Для этого из огромного количества данных измерений ученые «отфильтровывали» те шаблоны сигналов, которые были связаны либо с изменениями в процессе эксплуатации, либо с повреждением оборудования. Затем они создали математические модели, включающие моделирование неисправностей сенсоров, и использовали эти модели для обучения системы. Решение задействует методы машинного обучения для выявления отклонений от нормальной работы.
Знания, генерируемые системой, могут быть объединены с другими функциями AI, такими как автоматизированный заказ запасных частей. Это облегчит планирование операций по техническому обслуживанию.
