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– Ein Beispiel für die Kooperation und Verbindung von Kernkompetenzen dreier Unternehmen zu einer gemeinsamen Predictive Maintenance Lösung auf Basis von Edge-AI im Industrial Internet of Things ((I)IoT), die auch für Unternehmen geeignet ist, die in dieses Thema gerade erst einsteigen. –

In einem Co-Innovation-Projekt, unterstützt durch ein SAB-Förderprojekt, entwickelten die DELTEC electronics GmbH, die Coderitter GmbH und die Sensry GmbH eine fortschrittliche (I)IoT-Lösung. Diese maximiert die Effizienz industrieller Fertigungsprozesse durch ein intelligentes Monitoring und durch Predictive Maintenance. Ein wesentlicher Vorteil dieser Lösung ist, dass sie auch für Unternehmen einsetzbar ist, die gerade erst anfangen Edge AI für Predictive Maintenance einzusetzen.

Drei Partner, drei Kernkompetenzen – Kooperation als Schlüssel für innovative IoT Lösungen

Im Projekt wurde der Reflow-Ofen bei DELTEC, ein sich aufgrund früherer Komponentenausfälle angebotener Einsatzort, mit der gemeinsam entwickelten Überwachungslösung ausgestattet. Die Lösung basiert auf Sensry‘s Ganymed™-Multisensor-Plattform (20 Sensoren), die mit 9 RISC-V Prozessorkernen ausgestattet ist, um die vielen Sensor-Daten effizient auswerten und  analysieren zu können. Die Ganymed™ Plattform kann je nach Bedarf um zusätzliche Sensoren erweitert werden, was sie zu einer leistungsstarken, AI/ML-fähigen und vom Kunden einfach ausbaubaren Sensorplattform macht.

DELTEC brachte seine Expertise in der Fertigung und Hardware-Entwicklung ein, indem es eine speziell angepasste Platine entwickelte, die die Ganymed™ Plattform integriert und die Übertragung der vielen Sensordaten per Industrial Ethernet/MQTT ermöglicht. Coderitter, als Systemintegrator, verantwortete die Implementierung der Edge-AI auf den RISC-V Prozessoren der Ganymed Plattform™ sowie die Bereitstellung weiterer Software- Lösungskomponenten.

Die Edge AI Lösung

Die entwickelte Edge-Lösung ermöglichte eine Echtzeit-Datenverarbeitung direkt auf der Plattform, was zu einer Minimierung der Reaktionszeiten, zur Entlastung der Datenwege, und der damit verbundenen Kosten führte. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen werden die Sensordaten direkt auf dem Edge Device ausgewertet, was lokale Entscheidungen zur Steuerung des Reflow-Ofens ermöglicht.

Die gemeinsam erarbeitete Lösung erlaubt es, Maschinenausfälle präzise vorherzusagen und potenzielle Produktionsstillstände zu vermeiden,  ermöglicht damit eine intelligentere, effizientere und zukunftssichere industrielle Produktion und ist zudem leicht auf andere Maschinenkonstellationen anpassbar.

Co-Innovation: Teilen und Weiterentwickeln von Technologien im Unternehmensverbund

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