마이크로폰과 가속도 센서를 통해 기계의 소리를 "듣고", 예를 들어 공압 드라이브의 누출과 같은 이상 현상을 조기에 확인할 수 있습니다. 연구 프로젝트 AI-Music4.0에서 Festo는 파트너와 함께 혁신적인 센서 아이디어를 산업 애플리케이션용 인공지능(AI)과 결합하여 사용할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다. 구성품에서 직접 이루어지는 이러한 새로운 데이터 처리 품질로 구성품이나 시스템의 상태에 대한 안전한 국부 분석과 신뢰할 수 있는 진단이 가능할 수 있을 것입니다.
"마이크로일렉트로닉스에 기반하여 Industry 4.0을 위해 인공 지능을 탑재한 범용 센서 인터페이스"(AI-MUSIC 4.0) 연구 프로젝트에서 프로젝트 파트너는 음향 센서 데이터를 AI로 처리할 수 있는 혁신적인 단초를 개발하고 있습니다. 이 센서들은 무엇보다 누출을 "듣고" 진동을 고체 전파음으로 인식할 수 있습니다. 그래서 기계 상태를 평가하는 데 중요한 데이터를 제공할 수 있습니다.
수집된 센서 데이터는 혁신적인 칩에서 신호 전처리 과정을 거치면서 AI의 도움으로 직접 평가되어야 합니다. 이렇게 되면 각 센서 유닛은 구성품의 상태에 대해 압축된 정보를 컨트롤러나 게이트웨이로 보낼 수 있을 것입니다. 그러면 해당 구성품은 예를 들어 누수 여부에 대한 메시지만 수신할 것입니다. 이 과정으로 대역폭은 절약되고, 상태 모니터링 속도는 가속될 것입니다. 이로써 인텔리전스는 구성품 방향으로 더 옮겨가게 될 것입니다.
가령 프로세스 품질을 더는 유지할 수 없어 설비 가동을 정지시켜야 할 때, 분석된 데이터를 바탕으로 추천할 대처 방식을 도출할 수 있을 것입니다. 이렇게 해서 차세대 지능형 자율 생산 시스템이 탄생할 수 있을 것입니다.
Festo는 연구 프로젝트에서 사용자 역할을 합니다. 다양한 테스트 구조물과 통합 센서를 이용해서 필요한 데이터를 수집하여 누출을 인식할 수 있도록 AI를 학습시킵니다.