A Internet industrial de amanhã integrará tecnologias que imitam as habilidades cognitivas humanas, como a capacidade de planejar, aprender, e perceber nosso entorno. O Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT está trabalhando para concretizar a visão de uma Cognitive Internet of Things.

A digitalização possui um enorme potencial para a indústria alemã, permitindo que as empresas automatizem os processos de fabricação, torná-los mais eficientes, adotar novos modelos de negócios, e oferecer produtos customizados. "Isso exige alta produtividade, custo-beneficio, processos de manufatura flexíveis, com base em tecnologias IoT seguras, infraestruturas de dados confiáveis ​​e métodos confiáveis ​​de aprendizado de máquina. Temos todo o conhecimento necessário para fazer isso no Fraunhofer CCIT e estamos pesquisando cenários de aplicação específicos, "diz a professora Claudia Eckert, porta-voz da diretoria executiva.

Inteligente, ferramentas de máquinas interativas

O Fraunhofer CCIT está desenvolvendo um componente para uma ferramenta inteligente que melhora a qualidade e a produtividade dos processos de corte. Ao integrar componentes sem fio e tecnologia de comunicação de banda larga para medir as frequências de ressonância da ferramenta, analisando os dados em tempo real, e detectar anomalias, torna-se possível capturar os dados do processo no ponto de ação. "Isso nos diz imediatamente se há um problema com o processo de usinagem - por exemplo, uma ferramenta com defeito, ", diz Hendrik Rentzsch, do Instituto Fraunhofer de Máquinas-Ferramentas e Tecnologia de Moldagem IWU. Os protocolos de segurança garantem a integridade, confidencialidade, disponibilidade e autenticidade da origem dos dados capturados. O componente IoT funciona tanto como sensor quanto como atuador. Ao emitir ondas ultrassônicas, faz com que a ferramenta ressoe. Os sinais de ressonância são amplificados e podem ser usados ​​para controlar a ferramenta. Rentzsch:“Desta forma é possível manter um nível contínuo de qualidade e produtividade mesmo quando o processo de fabricação está funcionando a todo vapor. A solução desenvolvida pela Fraunhofer CCIT pode ser integrada a baixo custo em qualquer ferramenta, por exemplo, em uma ferramenta de perfuração de metal. "

Compartilhamento seguro de dados em um grupo de usuários controlado

Para ilustrar o conceito de um gêmeo digital compartilhado, O Fraunhofer CCIT apresentará sua solução para uma mesa de operações conectada que permite às empresas compartilhar dados confidenciais de seus processos de fabricação com - e somente com - parceiros autorizados e clientes. Esta solução de TI consiste em três componentes:a arquitetura IoT, o gêmeo digital, e o International Data Spaces (IDS). A arquitetura RIOTANA (Real-time IoT Analytics) coleta dados brutos do processo que está sendo executado, como vibração, temperatura ou fricção - e os usa para gerar indicadores significativos em tempo real. Essas informações são então armazenadas em um gêmeo digital nos servidores da empresa. Aqui, a empresa pode definir quais dados deseja compartilhar com quais usuários e em que condições. Os conectores IDS fornecem transmissão segura dos dados e controle sobre o processamento posterior dos dados pelo destinatário. Observe que esse compartilhamento de dados é bidirecional. As informações também podem ser adicionadas ao gêmeo digital por usuários externos. "Nossa tecnologia cria uma ponte entre a arquitetura IoT e as soluções existentes para a troca segura de dados de processos industriais, como o shell de administração de ativos Industry 4.0 ou a arquitetura IDS. Ele pode acomodar qualquer tipo de banco de dados ou aplicativo. Por exemplo, permite que os fabricantes de máquinas e usuários compartilhem dados do processo, a fim de melhorar o monitoramento das condições da ferramenta, "diz Hendrik Haße do Instituto Fraunhofer de Software e Engenharia de Sistemas ISST.

Resultados mais rápidos graças à IA

Mas o valor agregado de tais tecnologias para a indústria vai além da capacidade de compartilhar dados com parceiros externos. Tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial podem ser aplicadas aos dados obtidos em processos de fabricação em andamento.

Para garantir que as máquinas-ferramentas produzam confiáveis, resultados reproduzíveis, sinais de desgaste devem ser detectados em tempo útil. Até agora, isso dependia da experiência e do conhecimento do operador da máquina - e baseava-se principalmente em seus poderes de observação. Poucas coisas estavam disponíveis na forma de ajudas técnicas. Pesquisadores dos Institutos Fraunhofer de Tecnologia de Produção IPT e de Algoritmos e Computação Científica SCAI desenvolveram um algoritmo para esse fim, que eles treinaram usando métodos de aprendizado de máquina especialmente adaptados. O AI é capaz de determinar a condição de uma ferramenta, analisando seu espectro de som, o que por sua vez permite identificar até mesmo os menores sinais de desgaste. "Os humanos também podem fazer isso, "diz Sebastian Mayer, um pesquisador da Fraunhofer SCAI, "mas uma IA pode fazer isso mais rápido, e analisar muitos mais espectros de som ao mesmo tempo, bem como aprender a distinguir sinais de desgaste em uma escala mais precisa. O algoritmo ajuda o operador humano a decidir, por exemplo, se uma ferramenta precisa ser substituída ou não. "O AI está sintonizado em frequências diferentes do ouvido humano, e pode aconselhar a operadora sobre quais frequências devem receber atenção especial, "diz o cientista do Fraunhofer IPT, Arno Schmetz.