Projekte

PrognoseBrain:
Entwicklung eines Systems zur Nutzung lernender, korrelativ und prognostisch interpretierender Algorithmen für das Condition Monitoring im produzierenden Mittelstand

Projektlaufzeit: 1.2.2014 bis 31.7.2015 (Abgeschlossen)
Forschungsbereich: Industrielle Kommunikation : Artificial Intelligence in Automation
Projektleiter: Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann , Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite


  

Das Ziel von PrognoseBrain ist die Entwicklung eines Condition Monitoring Systems, welches Ausfälle vermeidet, eine vorausschauende Instandhaltung ermöglicht, Risiken reduziert und eine optimale Prozessführung gewährleistet werden soll. Das Projekt "Prognos Brain" will lernende, korrelativ und prognostisch interpretierende Algorithmen zum Condition Monitoring generalisieren und mit einer schlanken Hardware für den Mittelstand schnell und kostengünstig nutzbar machen.

Die Entwicklung dieser vielversprechenden Technologie und damit eine spätere Kommerzialisierung erfordert die Lösung der folgenden Probleme:

  1. Handhabung sehr großer Datenmengen in Echtzeit.
  2. Universelle Einsetzbarkeit.
  3. Zentrale Auswertung der Anlagenzustände aus verteilten Systemen.

Partner:

  • Resolto Informatik GmbH
  • Deutsche Windtechnik Service GmbH & Co. KG
  • Fraunhofer IOSB-INA
  • Hochschule Ostwestfalen-Lippe - inIT
  • Celant.Tel
Bild: Entwicklung eines Systems zur Nutzung lernender, korrelativ und prognostisch interpretierender Algorithmen für das Condition Monitoring im produzierenden Mittelstand


Publikationen:

Li, Peng; Eickmeyer, Jens; Niggemann, Oliver: Data Driven Condition Monitoring of Wind Power Plants Using Cluster Analysis. In: 2015 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC 2015) Xi'an, P.R. China, Sep 2015 (Details)


gefördert durch: BMWi
Projektträger: AiF Projekt GmbH		Förderkennzeichen: KF2448216KM3
Förderlinie: ZiM
Ansprechpartner: Dipl.-Ing. Peng Li
Mitarbeiter: Dipl.-Ing. Peng Li