Microfoons en versnellingssensoren kunnen worden gebruikt om machines 'af te luisteren' en afwijkingen in een vroeg stadium op te sporen - bijvoorbeeld lekken in pneumatische aandrijvingen. In het onderzoeksproject AI-Music4.0 onderzoeken Festo en zijn partners hoe innovatieve sensorbenaderingen in combinatie met kunstmatige intelligentie (KI) kunnen worden gebruikt voor industriële toepassingen. Met deze kwalitatief nieuwe gegevensverwerking direct op de component kunnen veilige, gedecentraliseerde analyses en betrouwbare prognoses over de toestand van de component of installatie worden uitgevoerd.
In het onderzoeksproject "Op micro-elektronica gebaseerde, universele sensorinterface met kunstmatige intelligentie voor industrie 4.0" (AI-MUSIC4.0), ontwikkelen de projectpartners innovatieve benaderingen om akoestische sensorgegevens met KI te verwerken. De sensoren kunnen onder meer lekken 'horen' en trillingen detecteren als contactgeluid. Zo kunnen ze belangrijke gegevens leveren voor de beoordeling van de toestand van de machine.
De verzamelde sensorgegevens moeten direct worden geëvalueerd in innovatieve chips met behulp van signaalvoorverwerking en KI. Op die manier kan elke sensor-eenheid beknopte informatie over de status van de component naar een besturingssysteem of een gateway sturen: deze zouden dan bijvoorbeeld alleen nog het bericht ontvangen of er een lek is of niet. Dit zou bandbreedte besparen en toestandsbewaking versnellen. De intelligentie zou dus qua componenten nog verder kunnen worden ontwikkeld.
Uit de geanalyseerde gegevens kunnen aanbevelingen voor maatregelen worden afgeleid, bijvoorbeeld als de proceskwaliteit afwijkt en de installatie moet worden stopgezet. Dit zou kunnen leiden tot een nieuwe generatie van intelligente, autonome productiesystemen.
Festo heeft de rol van gebruiker in het onderzoeksproject. Met verschillende testopstellingen en geïntegreerde sensoren verzamelen we de nodige gegevens om de KI te leren lekken te detecteren.