Fraunhofer Austria und Magna Steyr kooperieren

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Kooperation soll die Produktion bei Magna Steyr noch ausfallsicherer gestalten: Daran arbeiten das Fraunhofer Austria, Joanneum Research und Craftworks.

Kooperationsprojekt „Suspicion gestartet: Ziel ist es Schäden durch Fehlfunktionen und Stillstände bei Magna Steyr vorherzusehen und zu verhindern. Unter der Ägide des Fraunhofer Austria will man gemeinsam mit den Kooperationspartnern Joanneum Research und Craftworksraftworks Daten von Robotern des Automobilherstellers Magna Steyr analysieren. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) sollen dann mögliche Zusammenhänge zwischen Maschinenparametern und Ausfällen ermitteln werden. Gefördert wird das ambitionierte Forschungsprojekt durch das Horizon 2020 Programm der EU über das Programm Esmera.

Analyse von Sensordaten entscheidend

Suspicion, oder zu Deutsch: Verdacht. So nennen die Forscher unter der Leitung von Fraunhofer Austria-Mitarbeiterin Titanilla Komenda das Projekt. Den Verdacht, dass ein Maschinenausfall unmittelbar bevorstehen könnte, erhalten die Projektpartner aus ihren Analysen von Sensordaten. Im Werk von Magna Steyr geschieht das zehn Mal pro Sekunde. So sollen alle wesentlichen Informationen über den Zustand des Roboters festhalten werden.

Wie die Sensordaten genau mit der Ausfallwahrscheinlichkeit und der Art der Fehlfunktion zusammenhängen, welche Daten die meiste Aussagekraft besitzen, und welche Änderungen man im Betrieb und bei der Wartung der Maschinen vornehmen kann, um Fehlfunktionen zu verhindern, ist Gegenstand ihrer laufenden Forschungen. Schlussendlich soll die KI Mitarbeiter in der Produktion vorwarnen, sollten die Sensordaten einen bevorstehenden Ausfall befürchten lassen.

Projektleiterin Titanilla Komenda geht hierzu ins Detail: „So wie ein modernes Auto dem Menschen vorschlägt, in den nächsthöheren Gang zu schalten um den Motor im richtigen Tourenbereich zu fahren, so wird unsere Software auf Basis unserer Ergebnisse Empfehlungen zu den richtigen Einstellungen für den Roboter abgeben. Denn oft sehen wir, dass zum Beispiel eine winzige Änderung in der Beschleunigung des Greifarms schon große Verbesserungen in der Lebensdauer bringen und Ausfälle vermeiden kann. Die KI wird ermitteln, wenn die Belastung zu groß und eine Fehlfunktion riskiert wird.“

Große Datenmengen machen KI unverzichtbar

Die Zusammenhänge sind komplex, und die zur Analyse benötigten Datenmengen groß. 5.000 verschiedene Fehlerarten können bei einem typischen Punktschweiß-Roboter auftreten. Zur Analyse müssen die Position aller Achsen des Geräts, sowie Beschleunigungen, Stromaufnahme und viele weitere Parameter aufgezeichnet werden. Etwa 80 Mio. Datenpunkte hat Magna Steyr bereits gesammelt. Für die Auswertung und Interpretation ist die Expertise der verschiedenen Projektpartner, sowie die Analysefähigkeit einer KI unverzichtbar.

Magna Steyr hat für das Projekt schon Vorarbeiten geleistet und in den vergangenen Monaten etliche Roboter mit den nötigen Sensoren zur Datenerfassung ausgestattet. „Wir haben schon angefangen, in diese Richtung zu arbeiten, aber ohne das ergänzende Know-How im Prozessmanagement, das Fraunhofer Austria einbringt, und ohne das zusätzliche technische Robotik-Wissen von Joanneum Research sowie das Wissen um KI von Craftworks würden wir bei weitem nicht so schnell vorankommen“, sagt Andreas Huber, Group Leader Automation Technology bei Magna Steyr. „Gerade in Zeiten des Fachkräftemangels und in Zeiten von strengen Zugangsbeschränkungen aufgrund von Covid-19 ist es essenziell, Robotik vermehrt in die Produktion zu integrieren und noch ausfallsicherer zu gestalten.“

Kooperation will Potenziale ausfindig und nutzbar machen

Fraunhofer Austria bringt dabei langjährige Erfahrung in der Vorhersage von Maschinenausfällen ein. „Predictive Maintenance, die vorausschauende Instandhaltung, ist seit Jahren ein wichtiges Forschungsthema meiner Gruppe. Die Zusammenarbeit mit Magna Steyr stellt dabei sicher ein Highlight dar. Einerseits liegt eine sehr gute Datengrundlage zur Optimierung vor. Andererseits befinden sich Automobilhersteller an sich bereits auf einem hohen Produktivitätsniveau. Die Herausforderung, in einem Werk wie dem von Magna Steyr dennoch weiteres Potenzial ausfindig und nutzbar zu machen, motiviert uns sehr“, erklärt Robert Glawar, Leiter der Gruppe Instandhaltung und Anlagenmanagement.

Erste Ergebnisse der gemeinsamen Forschungsarbeit sollen bereits im Januar 2021 vorliegen. In einer geplanten zweiten Phase des Projekts will man dann einen Demonstrator entwickeln, der in realen Umgebungsbedingungen arbeitet. Das Forscherteam rechnet damit, dass durch das Projekt am Ende seiner zweiten Phase eine um ein bis 3 % höhere Systemverfügbarkeit erzielt werden kann. Gleichzeitig können sich die Wartungskosten um 10 bis 15 % reduzieren.

db

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