Projekt DigiSeal: Prädiktive Instandhaltung durch informierte KI

Das Forschungsprojekt DigiSeal setzt neue Maßstäbe in der prädiktiven Instandhaltung von Gleitringdichtungen, die für viele Industriezweige essenziell sind. Durch den Einsatz von informierter KI und der Expertise des Fraunhofer EMFT werden präzise Modelle entwickelt, die nicht nur Wartungsbedarf vorhersagen, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen liefern. Gemeinsam mit Partnern wie EagleBurgmann Germany GmbH & Co. KG, Molkerei Alois Müller GmbH & Co. KG und der Hochschule München wird die Digitalisierung in der Industrie vorangetrieben und ein bedeutender Beitrag zur Industrie 4.0 geleistet.

Projekt DigiSeal

Das Forschungsprojekt DigiSeal repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der prädiktiven Instandhaltung, insbesondere für Gleitringdichtungen, die eine Schlüsselkomponente in zahlreichen industriellen Anwendungen darstellen. Diese Dichtungen sind essenziell für den reibungslosen Betrieb von Maschinen und Anlagen, indem sie das Austreten von Flüssigkeiten oder Gasen verhindern und somit zur Vermeidung von Maschinenausfällen beitragen. Durch den Einsatz von prädiktiver Instandhaltung kann die Lebensdauer dieser Dichtungen maximiert, unvorhergesehene Ausfälle minimiert und die Betriebssicherheit gesteigert werden.

Das Projekt DigiSeal setzt dabei auf die Nutzung von „informierter KI“, einer speziellen Form der Künstlichen Intelligenz, die nicht nur mit reinen Betriebsdaten, sondern auch mit domänenspezifischem Wissen und Erfahrungswerten angereichert ist. Diese informierte KI ermöglicht es, präzisere und zuverlässigere Vorhersagen über den Zustand von Gleitringdichtungen zu treffen, indem sie Muster und Anomalien in den Daten frühzeitig erkennt. So können potenzielle Störungen identifiziert und Wartungsmaßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden, bevor es zu teuren und zeitraubenden Ausfällen kommt.

Das Fraunhofer EMFT bringt in dieses Projekt seine weitreichende Expertise in der Entwicklung von KI-Modellen ein, die auf Anomaliedetektion und prädiktiver Wartung basieren. Die am Fraunhofer EMFT entwickelten Modelle nutzen sowohl historische als auch Echtzeitdaten, um den Zustand der Gleitringdichtungen kontinuierlich zu überwachen. Dabei werden nicht nur Abweichungen vom Normalzustand erkannt, sondern auch Empfehlungen für spezifische Wartungsmaßnahmen generiert. Diese Empfehlungen basieren auf einer tiefgehenden Modellinferenz und liefern den Betreibern klare Handlungsanweisungen, die sowohl Effizienz als auch Sicherheit der Anlagen verbessern.

Unsere Partner im Projekt 

Ein wesentlicher Vorteil des DigiSeal-Projekts liegt in der engen Zusammenarbeit mit führenden Industriepartnern wie der EagleBurgmann Germany GmbH & Co. KG, einem globalen Marktführer im Bereich industrieller Dichtungen, und der Molkerei Alois Müller GmbH & Co. KG, einem der führenden Lebensmittelhersteller in Deutschland. Die Einbindung der Hochschule München gewährleistet darüber hinaus, dass neueste wissenschaftliche Erkenntnisse und innovative Technologien direkt in die Entwicklung einfließen.

Durch die Kombination von industriellem Know-how, wissenschaftlicher Forschung und fortschrittlicher KI-Technologie leistet das DigiSeal-Projekt einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung und Optimierung industrieller Prozesse im Rahmen von Industrie 4.0. Das Projekt zielt darauf ab, die prädiktive Instandhaltung auf ein neues Niveau zu heben, indem es die Effizienz und Sicherheit von Produktionsprozessen verbessert und gleichzeitig die Betriebskosten senkt. Dabei steht die praxisnahe Umsetzung im Vordergrund, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen direkt in der Industrie angewendet und langfristig genutzt werden können.

Das Projekt wird durch das Bayerische Verbundforschungsprogramm (BayVFP) des Freistaates Bayern – Förderlinie „Digitalisierung“ unter der Kennnummer DIK0559/04 gefördert