Na Feira de Hanover, de 23 a 27 de abril, 2018, Fraunhofer demonstrará o protótipo de um novo sistema cognitivo para a manutenção preditiva de instalações de produção. Sensores acústicos inteligentes alimentados por bateria processam sinais de áudio de máquinas e sistemas no local. A partir das informações que são encaminhadas sem fio para uma unidade de avaliação, é possível tirar conclusões sobre o estado das instalações de produção e evitar possíveis danos. Os clientes industriais se beneficiam de um custo-benefício, Solução Industrie 4.0 escalável e com segurança de dados que minimiza o tempo de inatividade.

As bombas de pistão axial convertem energia mecânica em energia hidráulica. Em máquinas de construção ou agrícolas, ajudam a levantar cargas pesadas ou fazem parte da tecnologia de transportadores industriais. "Até aqui, esses sistemas não tiveram monitoramento de condição acústica permanentemente instalado, "relata Danilo Hollosi, Chefe do "Acoustic Event Recognition" do Oldenburg Project Group for Hearing, Speech and Audio Technology no Fraunhofer Institute for Digital Media Technology IDMT. "Os sistemas cognitivos podem ser muito poderosos nesse sentido. Ilustramos isso com nosso novo demonstrador."

Reconhecer cedo quando ele não estiver mais funcionando perfeitamente

Junto com parceiros, os cientistas montaram em bombas de pistão axial sensores operados por bateria que são capazes de registrar o ruído da bomba através do ar, para processá-lo, para compará-los com dados de áudio de referência e enviar as informações sem fio para uma unidade de avaliação digital. Não apenas as conclusões sobre possíveis desenvolvimentos indesejáveis ​​podem ser identificadas em um estágio inicial; declarações sobre a natureza dos problemas também podem ser feitas - por exemplo, se houver problemas relativos à folga do rolamento ou hidráulica. Isso oferece a oportunidade de intervir antes que ocorram grandes danos aos conjuntos de força ou ao sistema hidráulico.

"Treinamos o sistema cognitivo com aprendizado de máquina com base em sinais de áudio de bomba adquiridos anteriormente, "Hollosi diz. Uma infraestrutura central para processamento de dados não é necessária. Isso economiza custos:enquanto os servidores podem consumir quantidades na faixa de cinco dígitos, o preço por sensor permanece na casa dos dois dígitos. Outra vantagem:o processamento do sinal no local exigirá menos dados para o treinamento. "Os clientes se beneficiam de uma plataforma de tecnologia de segurança de dados adequada para uma ampla variedade de cenários de áudio e que pode ser facilmente adaptada e dimensionada para qualquer tamanho. A rede de sensores via Internet para manutenção remota também é possível, "Hollosi acrescenta, resumindo as vantagens. Nesse processo, o Fraunhofer IDMT incorpora a experiência de seu grupo de projetos Audiência, Fala e tecnologia de áudio em Oldenburg. "Nossos colegas são especialistas em recriar tecnologicamente as capacidades do ouvido humano. Eles ensinam os sistemas a aderir a determinados parâmetros ao avaliar dados de áudio, levar em consideração os padrões de ruído ambiental e excluir o ruído de fundo, "diz Hollosi.

A tecnologia é financiada pelo BMBF (Ministério Federal Alemão de Educação e Pesquisa) no projeto ACME 4.0. Enquanto isso, os parceiros alcançaram o terceiro ano de projeto e o Nível de Preparação de Tecnologia 8. "Nosso protótipo funciona, "diz Hollosi. Em 2018, será testado em campo. Ao mesmo tempo, os cientistas estão trabalhando com a Infineon na manutenção preditiva para a produção de chips. O demonstrador será mostrado pelo Fraunhofer IDMT na Feira de Hanover:Um alto-falante reproduzirá o ruído operacional da bomba de pistão axial. Os nós de sensores sem fio podem ser configurados por meio de um tablet. O feedback sobre o evento acústico detectado é então exibido no tablet.