Die Datenerfassungsbaugruppe IO/5640-DS für Maschinensensoren und die Python-Softwarebibliothek PyDSlog von SSV sollen den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Maschinen, Anlagen und Industrieprozessen vereinfachen. Eingangsseitig besitzt die Baugruppe acht analoge Kanäle zur Digitalisierung von Sensordaten, die in einem konstanten Datenstrom zusammengefasst werden. Die Rohdaten werden per Zweidraht-High-Speed-Verbindung entweder mittels USB-Adapter an einen PC oder direkt an ein Edge-Gateway übergeben. Dabei kann der Anwender die Kanalanzahl und die Abtastraten bis zu 435µs bzw. 2,3kHz bei einer 12Bit-Auflösung erstellen. Auch die Kommuniaktionsgrößen lassen sich individuell anpassen. Die Softwarebibliothek ermöglicht die Erfassung gelabelter Trainingsdaten, aus denen sich die erforderlichen Modelle für den Praxiseinsatz von Machine-Learning-Algorithmen und künstlichen neuronalen Netzen erzeugen lassen. Eingangsseitig sind verschiedene Sensordaten, wie Strom, Spannung, Mikrofonpegel usw. möglich. Ausgangsseitig entsteht eine CSV-Datei, die sich direkt zum Training der jeweiligen Algorithmen oder für manuelle Datenanalysen eignet.
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%
Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.