KI-basierte Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen

Es werden die die Zusammenhänge, Hintergründe und Herangehensweisen digitaler Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen im Kontext der industriellen Produktion erläutert. Dabei konzentrieren wir uns insbesondere auf die Schwingungserfassung und -auswertung, den Einsatz von KI-Methoden zur Zustandserkennung sowie den systematischen methodischen Entwurf von Zustandsüberwachungssystemen.

Themen

• Digitalisierung und Bedarf, Hintergründe und Trends zur Zustandsüberwachung
• Schwingungsreduktion und Vibrationskontrolle
• Potentiale von Produkten mit integriertem Monitoring
• Grundbegriffe und Ansätze für das Monitoring von Produkten
• Unterscheidung von Big- und Smart-Data Methoden
• Erläuterung der Relevanz und Potentiale einer maschinenintegrierten und einer Cloud-Lösung für softwarebasierte Dienstleistungen
• Vorstellung und Erläuterung von selbst-lernenden Algorithmen für eine Maschinen- und Prozessoptimierung

Sie lernen:

• Bedarf und Nutzen von Schwingungsüberwachung, Zustandsüberwachung und KI
  
• Zusammenhang zwischen Vibration, Betriebsbelastung, Zuverlässigkeit und Zustandsüberwachung
  
• Einsatzmöglichkeiten und Nutzen von KI-Methoden in der Datenanalyse und Zustandsoptimierung
  
• Methodische Systematik zur Gestaltung und Vorgehensweise zur Umsetzung von Condition-Monitoring-Systemen