Fraunhofer IOSB
Sensorsystem für kleine und mittlere Unternehmen
Das Fraunhofer IOSB hat ein neuartiges mobiles Sensorsystem für KMUs entwickelt. Grundidee und Clou der Entwicklung: Der Unternehmer braucht nicht in eigene Hardware oder Sensorik-Fachkräfte zu investieren.
Mehr Transparenz, Kontrolle, Planbarkeit, Sicherheit und Flexibilität in der eigenen Produktion. Mit einem neuen Sensorsystem wollen die Entwickler des Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung es dem Mittelstand zukünftig einfacher machen, genau dies zu gewinnen.
INAsense, so der Name, ermöglicht es, Daten von bestehenden Prozessen sowie Daten von zusätzlichen Sensoren temporär zu erfassen und via Mobilfunk an eine Datenbank zu übermitteln. Verfahren der maschinellen Intelligenz können diese dann analysieren und Ursachen für Qualitätsdefizite offenlegen oder Anzeichen für eine anstehende Wartung identifizieren.
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Anschalten und Daten erfassen
Das Sensorsystem bietet zur Gewinnung dieser Daten im Vergleich zu seiner Größe, knapp 80cm lang und 50 cm breit, eine große technische Bandbreite: Infrarot-, Vibrations-, Druck-, Distanz-, Temperatur-, Luftfeuchte- und Anlagenleistungsmessung sowie diverse weitere physikalische Eigenschaften der Anlage – all das nimmt das Messsystem von Fraunhofer wahr.
Außerdem ist eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) verbaut, ein interner Rechner und ein Gateway sowie ein LTE-Router zur Übermittlung der Sensordaten an eine sichere Cloud. Entwickler und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Standort Lemgo, Andrej Friesen, erklärt: »Unser INAsense unterscheidet sich insofern von vergleichbaren Systemen, als dass es nicht nur für eine Branche, wie Automotive oder die Prozessindustrie, optimiert ist und direkt in die laufende Produktion gebracht und eingesetzt werden kann.«
So soll sich das Produktionsdatenerfassungssystem aus Lemgo zukünftig in unterschiedlichsten Szenarien als nützlich erweisen. Zum Beispiel in der Qualitätssicherung, um Transparenz im Prozess zu schaffen oder bevorstehende Wartungen vorherzusagen. Auch können Maschinen auf Basis der Erkenntnisse aus den Produktionsdaten effizienter und leistungsfähiger betrieben werden.
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