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Panda-Drift

Eine Hamburger Firma erkennt Pannen im Produktionsablauf, bevor sie entstehen.




• Alles begann mit einem Feuer im Keller des Instituts für Maschinenelemente und Rechnergestützte Produktentwicklung (MRP) der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Ausgerechnet am Wochenende geriet dort eine Hydraulikpumpe in Brand. „Der Raum wurde mit CO2 geflutet, der Brand erstickt“, sagt Ingo Kaiser, damals wissenschaftlicher Mitarbeiter des Instituts. „Aber es dauerte mehr als einen Monat, um die Löschanlage wieder in Betrieb zu setzen.“ Ein Mitarbeiter musste in der Zeit den Keller überwachen, damit kein weiterer Schaden entstand.

„Das muss irgendwie anders gehen“, dachten sich Kaiser und sein Kollege Michael Welsch, der gerade eine Vorlesungsreihe zum Thema digitale Transformation vorbereitete. „In der IT ist das Thema in aller Munde, aber bei den Ingenieuren ist es noch wenig bekannt“, sagt Kaiser. „Und gerade da fallen jede Menge Daten an. Warum nicht teure Maschinen mithilfe der künstlichen Intelligenz überwachen?“

Die beiden sondierten den Markt. Sie fanden Messgeräte, die mit Sensoren jeweils eine Maschine überprüfen können. Zum Beispiel ob Vibration und Geräuschentwicklung im Rahmen bestimmter Grenzwerte liegen. „Wenn sie Einzelparameter messen, ist das schön und gut“, sagt Kaiser, „aber eine Produktionsanlage im Automobilbau hat mehr als 40 000 solcher Parameter. Welche Grenzwertüberschreitung führt in welcher Kombination zu welchem Fehler? Und wo genau ist er entstanden?“ Eine solche Fehlersuche kann viele Stunden dauern.

„Wir wollten kein Tool, das einzelne Maschinen überprüft“, sagt Kaiser. „Wir wollten einen Algorithmus, der die gesamte Produktion erfasst und sich dabei nicht auf Grenzwerte konzentriert, sondern auf den Normalzustand, wenn alles reibungslos funktioniert.“

Welsch und Kaiser schrieben eine Software, die zusammen mit einem Minicomputer die Maschinendaten sammelt, stark komprimiert und in Mustern ablegt. Panda-Drift nennen sie ihr Produkt aus Messtechnik und Rechenleistung. „Ausgehend vom Normalmuster kann ich dann nach Anomalien suchen“, sagt Kaiser. „Ich kann mir zum Beispiel die zehn seltensten Muster anzeigen lassen. Das sind Abweichungen im Produktionsablauf – noch bevor ein Fehler entsteht.“ Ein Prozessingenieur kann sich dann die Daten genauer ansehen und einen Maschinenausfall vermeiden.

Bislang ist das System bei Testkunden im Einsatz. Der Kaffeehändler Tchibo kontrolliert damit zum Beispiel seinen Verpackungsprozess. Im Sommer 2020 soll das Produkt auf den Markt kommen. Bereits jetzt stellt die Firma ihren Algorithmus als Open Source Code zur Verfügung. „Wir wollen nicht alles geheim halten“, sagt Kaiser. „Andere Leute zu befähigen ist ein zentraler Gedanke von uns. Und von unserer Universität.“ ---


Abbildungen: © Panda GmbH

Panda

Michael Welsch, Ingo Kaiser, Sabayn Mirakai
Helmut-Schmidt-Universität Hamburg
Kontakt: E-Mail