Grâce à des microphones et des capteurs d'accélération, il est possible d'« écouter » les machines et de détecter, de manière anticipative, des anomalies, par exemple des fuites au niveau des entraînements pneumatiques. Dans le cadre du projet de recherche KI-Musik4.0, Festo et ses partenaires étudient la manière dont des approches innovantes en matière de capteurs, associées à l'intelligence artificielle (IA), peuvent être utilisées dans le cadre d'applications industrielles. Cette nouvelle qualité de traitement des données directement effectué sur le composant pourrait ouvrir la voie à une analyse sûre et décentralisée, ainsi qu'à des prévisions fiables sur l'état du composant ou de l'installation.
Dans le cadre du projet de recherche « Interface de capteur universelle fondée sur la microélectronique et l'intelligence artificielle pour l'industrie 4.0 » (KI-MUSIK 4.0), les partenaires du projet développent des approches innovantes pour le traitement par IA des données issues de capteurs acoustiques. Les capteurs peuvent notamment « entendre » les fuites et détecter les vibrations sous forme de bruit de structure. Ils peuvent ainsi fournir des données précieuses pour l'évaluation de l'état de la machine.
Les données collectées par les capteurs seront directement analysées par des puces innovantes grâce au prétraitement des signaux et à l'IA. Ainsi, chaque capteur pourrait envoyer des informations condensées sur l'état du composant à un contrôleur ou à une passerelle, ceux-ci ne recevraient alors par exemple que le message indiquant la présence ou non d'une fuite. Il serait ainsi possible d'économiser de la bande passante et d'accélérer la surveillance des états. L'intelligence migrerait donc encore plus vers les composants.
Les données analysées pourraient permettre de déduire des recommandations d'action, par exemple lorsque la qualité du processus n'est plus respectée et que l'installation doit être arrêtée. Une nouvelle génération de systèmes de production intelligents et autonomes pourrait ainsi voir le jour.
Dans le cadre du projet de recherche, Festo joue le rôle d'utilisateur. Grâce à différents modules d'essai et à des capteurs intégrés, nous collectons les données nécessaires pour apprendre à l'IA à identifier les fuites.