DeLePred – Deep Learning im Kontext von Predictive Maintenance

Name der Teilnehmerin: Sandra Zilker

Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Das Ziel des ausgewählten Forschungsprojekts ist es, ein Machine-Learning-Verfahren zu ent­wickeln, welches Vor­hersagen zu bestimmten Sachzusammenhängen treffen soll. Genauer gesagt sollen etwa­ige Störungen und Ausfälle von Maschinen vorhergesagt werden können. Das Verfahren soll dabei mit vorhandenen (Log-)Daten trainiert werden. Dieser Ansatz kann auch unter der Terminologie Predictive Maintenance subsumiert werden. Dabei sollen Maschi­nen also nicht repariert werden, wenn sie bereits defekt sind, sondern auf Basis von Daten­analyse soll Störungen prog­nostiziert und vor Ausfall der Ma­schine entsprechende Schritte zur Instandhaltung getroffen werden. Dieser proaktive Ansatz unter­scheidet sich grundlegend von bisherigen Vorgehensweisen (Reparatur bei Ausfall). Ermöglicht wird dies auf Grund von (Sen­sor-)Daten, welche kontinuierlich erhoben werden. Nach Erhebung und Spei­cherung der Da­ten werden diese analysiert. Die Analyseansätze, welche bisher im Bereich Predictive Main­tenance zum Einsatz kommen, sind vor allem statistischer Natur. Im vorliegenden Projekt soll ein Machine-Learning Ansatz verfolgt werden. Kernge­danke des maschinellen Lernens ist es, dass Verfah­ren auf Basis von Daten so trainiert werden, dass Muster erkannt werden können. Konkret soll die Lö­sung mit einem Deep-Learning-Verfahren umgesetzt werden. Deep-Learn­ing be­ruht auf neuronalen Netzen. Dabei ist der Unterschied zu „herkömmlichen“ neuronalen Netzen die höhere Anzahl an ver­borgenen Schichten (sogenannten Hidden Layers). So kön­nen die erzielten Ergebnisse erheblich ver­bessert wer­den (vor allem auch hinsichtlich größerer Datenmengen). Da es sich bei den Daten im vor­liegenden Fall um Signal­verläufe handelt, soll eine Sequenzvorhersage getroffen werden. Zum aktuellen Stand soll das Deep-Learning-Verfahren auf rekurrente neuronale Netze aufbauen, um die „n zu n“-Bezie­hung zwischen Input (Daten) und Output (Vorhersage) abzubilden.

Software Campus-Partner: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Trumpf

Umsetzungszeitraum: 01.01.2020 – 31.12.2021

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