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Kooperative vorausschauende Wartung für Drehmaschinen (KIOWA)

Ziel von KIOWA ist eine vorausschauende Wartung für Drehmaschinen mit erklärbaren KI-Modellen zu entwickeln. Die KI-Modelle lernen mit Hilfe der Technologie des Federated Learnings voneinander, sodass zukünftig Maschinenfehler vor deren Eintreten präziser vorhergesagt werden können.

KIOWA entwickelt erklärbare KI-Modelle, welche die vorausschauende Wartung von Drehmaschinen des Herstellers J.G. WEISSER SÖHNE GmbH & Co. KG ermöglichen und die Fehlerursachen nachvollziehbar machen. Da die Daten einer Drehmaschine häufig nicht ausreichen, um ein gutes KI-Modell zu trainieren, werden, mit der Technologie des Federated Learnings, Daten mehrerer Drehmaschinen genutzt, um das KI-Modell zu trainieren. Dabei erlaubt diese Technologie, welche die prenode GmbH entwickelt, dass die Maschinendaten der verschiedenen Drehmaschinen dezentral auf den Maschinen verbleiben können, aber dennoch, für das gemeinsame Training eines KI-Modells, genutzt werden können. Dies ermöglicht J.G. WEISSER SÖHNE ein Kundenübergreifendes Training der KI-Modelle, ohne, dass die Kunden ihre Maschinendaten J.G. WEISSER SÖHNE oder anderen Kunden offenlegen müssen. In KIOWA wird das Maschinenübergreifende Training der KI-Modelle für mehrere Drehmaschinen eines Kunden von J.G. WEISSER SÖHNE entwickelt, in diese integriert und als Proof of Concept validiert.

Fördergeber
Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg
Laufzeit
01.01.2021 bis 31.12.2021
Kooperationspartner
J.G. WEISSER SÖHNE GmbH & Co. KG, prenode GmbH
Reifegrad
Forschung
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Kontakt

Kompetenzen

  • Künstliche Intelligenz
  • Maschinelles Lernen
  • Deep Learning
  • Data Science

 

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