Los micrófonos y los sensores de aceleración pueden utilizarse para “escuchar” las máquinas y detectar anomalías con antelación como, por ejemplo, fugas en los actuadores neumáticos. En el proyecto de investigación KI-Musik4.0, Festo investiga junto con varios socios cómo pueden utilizarse innovadores planteamientos de sensores combinados con inteligencia artificial (AI) para aplicaciones industriales. Esta nueva calidad de tratamiento de datos que se efectúa directamente en el componente podría permitir un análisis seguro y descentralizado, además de unas previsiones fiables sobre el estado del componente o del sistema.
En el proyecto de investigación "Interfaz universal de sensores basada en la microelectrónica con inteligencia artificial para la industria 4.0" (KI-MUSIK 4.0), los socios del proyecto están desarrollando planteamientos innovadores para procesar los datos acústicos de los sensores con inteligencia artificial. Entre otras cosas, los sensores pueden "oír" las fugas y detectar las vibraciones como sonido estructural. De este modo, pueden proporcionar datos importantes para evaluar el estado de la máquina.
Los datos recogidos por los sensores se deben evaluar directamente en chips innovadores mediante el preprocesamiento de la señal y la inteligencia artificial. De este modo, cada unidad de sensor podría enviar información comprimida sobre el estado del componente a un controlador o a una puerta de enlace: por ejemplo, éstos sólo recibirían el mensaje de si hay o no una fuga. Así se ahorraría ancho de banda y se agilizaría la supervisión de los estados. De esta forma la inteligencia artificial estaría aún más dirigida a los componentes.
De los datos analizados podrían derivarse recomendaciones de actuación, por ejemplo, si se ha dejado de cumplir con la calidad del proceso y hay que parar la planta. Esto podría dar lugar a una nueva generación de sistemas de producción inteligentes y autónomos.
Festo desempeña el papel del usuario en el proyecto de investigación. Con varias configuraciones de prueba y con la tecnología de sensores integrada, recopilamos los datos necesarios para enseñar a la inteligencia artificial a detectar fugas.