Know-Center verhilft Industrie mit KI zu mehr Produktivität

Das Forschungszentrum AC2T hat in Kooperation mit dem Know-Center eine Methode mit hohem Potential in ihre Unternehmensstrategie integriert. Mithilfe Künstlicher Intelligenz werden Maschinenstillstände reduziert, was zu einer Steigerung der Produktivität führt.

Die großen Herausforderungen bei der Globalisierung und dem Erreichen der Klimaziele betreffen uns alle. Auch für die produzierende Industrie sind das zwei überaus wichtige Themen – bei der gesamten Wertschöpfungskette. Im Fokus stehen dabei Nachhaltigkeit und Effizienz in der Produktion, aber auch eine beschleunigte Produktentwicklung. Denn nur durch Technologieführerschaft – sowohl auf Produkt- wie auch auf Produktionsseite – kann eine Standortsicherung in Europa erreicht werden.

Hier kommen vorausschauende Digitalisierungsstrategien ins Spiel. Die Erforschung und Entwicklung neuer Produkte, Prozesse und Märkte kann durch datengetriebene Technologien deutlich beschleunigt werden – ein Phänomen, das als Data Driven Innovation bezeichnet wird und enormes Potential bietet. Das Forschungszentrum AC2T hat diese Methode bereits in seine Unternehmensstrategie integriert und kooperiert dabei mit dem Grazer Know-Center.

Die Erfolgsbeispiele reichen von selbstlernenden Sensoren bis zur Vorhersage von Materialeigenschaften neuer Werkstoffe. Die intelligenten Sensoren, die zum Einsatz kommen, ermöglichen eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Dadurch können Maschinenstillstände deutlich reduziert und die Produktivität gesteigert werden. Die dabei generierte Datenfülle nutzen die Expertinnen und Experten des Know-Centers, um mit KI und Data-driven Engineering die Ursachen von Qualitätsschwankungen und Stillständen in der Produktion zu erschließen. Dazu müssen Milliarden von Datenpunkten und Tausende von Sensor-Kanälen in virtuellen Sensoren kombiniert werden. Entsprechende Systeme werden am Know-Center entwickelt und bei AC2T im tribologischen Umfeld erprobt. Am Ende entsteht ein intelligenter, virtueller Sensor, der aus sehr großen Datenmengen lernt und in automatisierten Produktionsverfahren neue Möglichkeiten eröffnet.

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