Vortrag: Condition Monitoring mit Machine Learning bei industriellen Lasermaschinen

Die Nutzung moderner Digital-Technologien auf exponentiell wachsenden Datenmengen hat in den vergangenen Jahren zahlreiche Wirtschaftsbereiche wie die Kommunikationsbranche, den Einzelhandel und die Werbebranche revolutioniert. Noch größer als die Versprechungen sind die Hoffnungen, welche Big Data, Schwarmintelligenz, KI und Machine Learning wecken.
Der erfolgreiche deutsche Maschinenbauer TRUMPF sammelt seit über 10 Jahren systematisch Zustandsdaten seiner Maschinen auf der ganzen Welt: Sensorsignale, Maschinenmeldungen, Parametrisierungen, Bauteilwechsel und vieles mehr. Dabei wird an folgenden Fragestellungen gearbeitet:

  • Wie lassen sich diese Daten nutzen, um die eigenen Produkte, Dienstleistungen und internen Unternehmensprozesse zu verbessern?
  • Lassen sich die modernen Machine Learning Algorithmen der führenden Digitalkonzerne für die Fragestellungen des Maschinenbaus nutzen?
  • Inwiefern lassen sich mit diesen Daten im analogen B2B-Markt digitale Geschäftsmodelle aufbauen?

Einzelne Erfolgsprojekte lassen dabei enormes Potential vermuten, z. B. hilft ein Cloud-Dienst bei der Vorhersage von Produktionsstillständen, identifiziert eine einfache Regression Defekte bei Lasermaschinen und bewertet ein tiefes neuronales Netz von Facebook den Arbeitsprozess beim Laserschweißen. Dabei wird aber auch deutlich, dass im analogen Maschinenbau die Probleme oft auf andere Art gelöst werden müssen und dass große Investitionen in Technologie und Know-How unbedingt notwendig sind.

Dr. Patrick Bäurer – TRUMPF Laser

Data Scientist