Künstliche Intelligenz (KI) soll KMU bei vorausschauender Wartung unterstützen

Gruppenfoto PredMAIN Kick-Off Meeting in Brünn.
PredMAIN Kick-Off Meeting in Brünn. v.l.n.r. Josef DUŠEK (Compas), Markus Varga (Profactor), Jonatan Wolf (Intemac); Ivo Bukovský (USB - Universität Süd Böhmen); Zdeněk Fiala (Intemac); Ondřej Budík (USB); Rudolf Vohnout (USB); Mario Pichler (SCCH); Florian Sobieczky (SCCH); Salma Mahmoud (SCCH); Sabine Stockinger (SCCH) © SCCH

19.04.2022

Stehzeiten oder Ausfälle von Produktionsmaschinen will jeder vermeiden – egal ob KMU oder Industrieunternehmen. Seit Oktober 2021 erarbeitet im Interreg-Forschungsprojekt „PredMAIn“ ein Konsortium unter der Leitung des SCCH Software Competence Center Hagenberg sowie zwei weiteren österreichischen und drei tschechischen Projektpartnern ein umfassendes Wissenspaket über KI-basierte, vorausschauende Wartung. Dieses soll speziell KMU einen Wettbewerbsschub bringen. Ziel des Forschungsprojekts ist, umfangreiches Expertenwissen grenzüberschreitend an KMU weiterzugeben. Damit soll der Zugang und die Implementation KI-basierter, vorausschauender Wartung erleichtert und ein Wettbewerbsvorteil geschaffen werden.

KI in der vorausschauenden Wartung kann beispielsweise mittels Sensortechnologie und Vernetzung der Maschinen den Verschleiß von Maschinenteilen in Produktionsanlagen überwachen, Daten darüber sammeln und auswerten lassen. Diese KI-Algorithmen lernen das Verhalten der Maschinenteile und können so Hinweise auf Verschleiß, Lebensdauer sowie mögliche Ausfälle rechtzeitig voraussagen. In der Industrie findet das mehr und mehr Einzug.

Wissenspaket als Starthilfe für KMU

Besonders für KMU soll dieses profunde Wissenspaket eine Starthilfe sein. Deshalb gilt es herauszufinden, wie KMU ein holistischer Zugang zur KI-getriebenen, vorausschauenden Wartung ermöglicht werden kann. Ein brach liegendes Potenzial, das nicht unterschätzt werden darf. Geht es doch um wirtschaftliche Effizienz wie zum Beispiel Anlagenqualität bzw. -lebenszeit, Ausfall- und Stehzeiten, Liefergarantien, ökonomisch ausgewogene Wartungsverträge, nur um einige Herausforderungen zu nennen. Mit eingebunden im Projekt sind auch Anbieter von beispielsweise Produktionsanlagen, Maschinenteilen oder Sensortechnologien. Sie können durch diesen Einblick KMU präziser unterstützen.
Spezielle Kenntnisse über die Anforderungen von KMU aus der Programmregion Österreich-Tschechien werden dabei berücksichtigt.

Schritt für Schritt zur Umsetzbarkeit

Der erste Schritt ist eine fundierte, wissenschaftliche Statuserhebung über konkrete Vorteile prädiktiver Wartung für KMU. Der zweite ist, anhand eines Kostenmodells das Wissenspaket um eigene Simulationen zu erweitern und Erfahrungen sowie Ergebnisse aus abgeschlossenen Projekten, auch von Projektpartnern, adaptiert einfließen zu lassen.

„Wir wollen mit dem Projekt nicht nur Wissen aufbauen und weitergeben, sondern KMU auch für Vorteile sowie Herausforderungen bei KI in der vorausschauenden Wartung sensibilisieren.“ Dr. Mario Pichler, Projektleiter, SCCH

Praxis demonstrieren

Der dritte Schritt, der Forschungsteil, wird ein Usecase in Form eines Teststandes für Kugelgewindespindeln, der von den Projektpartnern Intemac Solutions, s.r.o. (CZ) sowie Compas automatizaca, spol. s.r.o (CZ) gebaut wird. Kugelgewindespindeln kommen häufig in unterschiedlichsten Fertigungsmaschinen vor und werden sehr beansprucht. Das SCCH entwickelt für diesen Teststand Demonstrations-KI-Algorithmen, um zu zeigen, was KI-basierte vorausschauend Wartung ermöglicht.
Das Wissenspaket soll Fragen aus der Praxis beantworten wie zum Beispiel, welcher Sensortyp für welche Ansprüche der richtige ist, welche Datenstruktur sinnvoll ist, ist es besser das Thema fremd zu vergeben oder Inhouse zu stemmen, wer ist für welchen Bereich ein guter Ansprechpartner. Diese Optimierung wird anhand des im zweiten Schritt entwickelten Kostenmodells konkret quantifiziert.

Grenzenlose Synergien

Auf lange Sicht sollen grenzüberschreitende (Forschungs-)Kooperationen entstehen, es soll der Austausch sowie der gemeinsame Wissensauf- und ausbau zu den Themen „KI-basierte, vorausschauende Wartung“, „Wartung verschleißbehafteter Anlagen“ sowie „Komponenten für eine vorausschauende Wartung“ forciert werden. 

Das Konsortium besteht aus Partnern aller sechs Regionen des Programmgebiets Interreg Österreich-Tschechien, vier Forschungszentren, einem Universitätspartner und ein KMU. Alle arbeiten in diesem Themengebiet und bringen unterschiedliche Perspektiven sowie spezifische Expertisen aus der KI und der vorausschauenden Wartung ein. Das außeruniversitäre Forschungsunternehmen PROFACTOR etwa bringt ihre Expertise in der Automatisierung von Produktionstechnologien ein, das tschechische KMU Compas automatizaca, spol. s.r.o ihre in den Produktions-Informationssystemen.

„PROFACTOR als führendes OÖ Forschungsunternehmen für angewandte Produktionsforschung und SCCH als Spezialist in der KI-Forschung ergeben ein schlagkräftiges Duo, das KI-Lösungen für Klein- und Mittelbetriebe designt und somit wettbewerbsfähiger macht.“ DI Christian Wögerer, MSc.,International Networks, PROFACTOR

Das internationale Sextett

PredMAIn bündelt alle erforderlichen wissenschaftlichen & technologischen Kompetenzen durch die Partner

  • SCCH Software Competence Center Hagenberg GmbH (AT)
  • Intemac Solutions, s.r.o. (CZ)
  • AC2T research GmbH (AT)
  • University of South Bohemia (CZ)
  • Compas automatizaca, spol. s.r.o (CZ)
  • Profactor GmbH (AT)

PROJEKTDATEN

Dauer
1. Oktober 2021 bis 31. Dezember 2022

Budget
589.000 Euro

Fördergeber
INTERREG Österreich-Tschechische Republik 2014–2020

Projektleiter
Dr. Mario Pichler, SCCH
International Cooperations Data Science & Software Science 
 

Kontakt

Software Competence Center Hagenberg (SCCH)
Softwarepark 32a
4232 Hagenberg
www.scch.at


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