KI-Musik4.0機械の音響モニタリング異常の早期発見のための音響センサデータに関する研究プロジェクトマイクと加速度センサによって機械の音を「聞き取り」、異常を早期に特定します。空気圧駆動部からの漏れなどです。KI-Musik4.0研究プロジェクトではFestoはパートナーと協力し、革新的なセンサアプローチを産業用アプリケーション用人工知能(AI)と組み合わせる方法を研究しています。直接コンポーネントで行うこの新しい品質のデータ処理により、コンポーネントまたはシステムの状態についての確実で分散化された分析と信頼性の高い予測が可能になります。4.0向けの人工知能を備えたマイクロエレクトロニクスベースの汎用センサインターフェース(KI-MUSIK4.0)」ではプロジェクトパートナーはAIを駆使して音響センサデータを処理する革新的アプローチを開発しています。センサは漏れを「聞き取り」、振動を構造物ノイズとして認識することができます。これにより機械の状態を評価するための重要なデータが提供されます。信号の前処理とAIを用いて直接評価されるべきです。このようにして、各センサユニットはコンポーネントの状態に関する要約された情報をコントローラーまたはゲートウェイに送信できます。この場合はリークがあったかどうかに関するメッセージのみを受信します。これにより帯域幅が節約され、状態の監視が高速化されます。これによりインテリジェンスはされにコンポーネント方向へ移行します。プロセスの品質が維持されなくなったためにシステムを停止する必要がある場合は分析データから推奨される対応策を導き出すことができます。これにより新世代のインテリジェントかつ自律的な生産システムが生まれる可能性があります。評価対象となる空気圧ドライブFestoは研究プロジェクトにおいてはユーザーとしての役割を担っています。Festoはさまざまな試験台と内蔵型センサを使用して、リーク検出のためにAIをトレーニングするための必要なデータを収集します。KI-MUSIK4.0は連邦教育研究省(BMBF)から助成金番号16ME0076で資金提供を受けています。