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  3. Condition Monitoring Demonstrator (Säge)

Condition Monitoring Demonstrator (Säge)

Der Predictive Maintenance Demonstrator an der Bandsäge der Lernfabrik CiP ermöglicht es, von der Datenaufnahme bis zur Datenauswertung alle wesentlichen Schritte auf dem Weg zu "Smarten Maschinen für eine Smarte Instandhaltung" aufzuzeigen.


Condition Monitoring Demonstrator (Säge) Condition Monitoring Demonstrator (Säge)

product Condition Monitoring Demonstrator (Säge)
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Detailbeschreibung

Nutzen

  • Planen von präventiven Instandhaltungsaufträgen basierend auf den Maschinenzuständen
  • Visualisierung des Aufbaus eines Zustandsüberwachungssystems an der Maschine (Sensorik, Verkabelung, Datenerfassung mit SPS, Weiterverarbeitung in Cloud)

Umsetzung

  • hoch: Datenerhebung, Algorithmenerstellung, Training, Validierung
Ansprechpartner
Alexander Busse
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Standort
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  • Nachrüstung von Sensorik für Widerstandsschweißen

    Messung mechanischer Kenngrößen; Retrofit; Aufrüstung mit Sensorik; Prozessdatenerfassung
    TU Ilmenau
  • Digitale Temperaturüberwachtung leicht gemacht

    Temperaturmessung in unterschiedlichen Prozessen

    Die Erfassung von thermischen Kenngrößen als Prozessdaten ist eine wesentliche Kenngröße für die Qualitätssicherung sowie die Prozesstechnik.
    TU Ilmenau
  • Demonstrator Digitales Baustellenmanagement

    Digitales Baustellenmanagement

    Digitale Werkzeuge helfen, das Baustellenmanagement und insbesondere die Erfassung des Baufortschritts effizient und lückenlos(er) einzurichten.
    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsstr. 150, 44780 Bochum
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    Predictive Quality

    Fehlerprädiktion für verkettete Produktionsschritte mittels Ansätzen des maschinellen Lernens
    Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 30, 52074 Aachen
  • Der Ventilatoren-Koffer mit einer detaillierten Anzeige. © Ann-Kristin Teigelkamp

    Der Ventilatoren-Koffer

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  • Health Care Demonstration © Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum eStandards

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  • Die Anlage

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  • ©Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum eStandards (Offene Werkstatt Leipzig)   Erkennung von Haushaltsgegenständen mit Hilfe des Demonstrators der Offenen Werkstatt Leipzig

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    Machine-Learning-Systeme können in Unternehmen Klassifizierungsaufgaben wie Materialerfassung, Qualitätskontrolle oder Produktsortierung automatisieren. Der Demonstrator veranschaulicht diesen Prozess.
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    Prädiktive Instandhaltung - vorausschauende Maßnahmenplanung

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  • Kugellagerdemonstrator

    Kugellagerdemonstrator - KI-Demonstrator zur vorzeitigen Schadenserkennung

    Der Demonstrator zeigt Methoden des maschinellen Lernens am Beispiel einer Schadensdetektion von Kugellagern
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  • Anlernen und Nachahmen eines kollaborativen Roboter bei einer Montage

    KI-basierte Mensch-Roboter-Kollaboration

    Skills-basierte Roboterprogrammierung mittels Sensor-Datenhandschuh und Machine Learning
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  • Schuh im 3-Druckverfahren

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  • KI-Objekterkennung

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    Der Demonstrator KI-Objekterkennung zeigt die Schlüsselfaktoren der automatisierten Bilderkennung und hilft dabei, ein allgemeines Verständnis für das Thema „Künstliche Intelligenz” zu entwickeln.
    Hollerithallee 6, 30419 Hannover
  • KI-basierter Sensor zur Lüfterüberwachung

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  • KI Server des Kompetenzzentrums Cottbus mit 48 Zen 3 Kernen von AMD und 512 GB RAM

    Rechenleistung für das Training von Algorithmen

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  • ML-Vision – Objekt-Lokalisierung - ©Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum eStandards (Offene Werkstatt Leipzig)

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    Deutschland
  • KI-basierte Routenprognosen für Disponenten

    Der Demonstrator zeigt, wie KI-basierte Routenprognosen die Planungssicherheit von Disponenten der maritimen Branche und deren Kunden verbessern.
    Bergmannstraße 36, 26789 Leer

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