Alla Fiera di Hannover dal 23 al 27 aprile, 2018, Fraunhofer dimostrerà il prototipo di un nuovo sistema cognitivo per la manutenzione predittiva degli impianti di produzione. I sensori acustici intelligenti alimentati a batteria elaborano i segnali audio provenienti da macchine e sistemi sul posto. Dalle informazioni che vengono inoltrate in modalità wireless a un'unità di valutazione, è possibile trarre conclusioni sullo stato degli impianti di produzione ed evitare possibili danni. I clienti industriali beneficiano di un rapporto costo-efficacia, Soluzione Industrie 4.0 scalabile e sicura per i dati che riduce al minimo i tempi di fermo.

Le pompe a pistoni assiali convertono l'energia meccanica in idraulica. Su macchine edili o agricole, aiutano a sollevare carichi pesanti o fanno parte della tecnologia dei trasportatori industriali. "Finora, questi sistemi non hanno avuto un monitoraggio delle condizioni acustiche permanentemente installato, " racconta Danilo Hollosi, Responsabile "Acoustic Event Recognition" del gruppo di progetto Oldenburg per l'udito, Tecnologia vocale e audio presso il Fraunhofer Institute for Digital Media Technology IDMT. "I sistemi cognitivi possono essere molto potenti in questo senso. Lo abbiamo illustrato con il nostro nuovo dimostratore".

Riconosci in anticipo quando non funziona più bene

Insieme ai partner, gli scienziati hanno montato su pompe a pistoni assiali sensori a batteria in grado di registrare il rumore della pompa attraverso l'aria, per elaborarlo, confrontarlo con i dati audio di riferimento e inviare le informazioni in modalità wireless a un'unità di valutazione digitale. Non solo è possibile individuare in una fase iniziale le conclusioni su possibili sviluppi indesiderati; possono essere fatte anche affermazioni sulla natura dei problemi, ad esempio se ci sono problemi riguardanti il ​​gioco dei cuscinetti o l'idraulica. Ciò offre l'opportunità di intervenire prima che si verifichino gravi danni alla trasmissione o all'impianto idraulico.

"Abbiamo addestrato il sistema cognitivo con l'apprendimento automatico basato su segnali audio della pompa acquisiti in precedenza, " dice Hollosi. Non è necessaria un'infrastruttura centrale per l'elaborazione dei dati. Ciò consente di risparmiare sui costi:mentre i server possono consumare quantità nell'intervallo di cinque cifre, il prezzo per sensore rimane in doppia cifra. Un altro vantaggio:l'elaborazione del segnale in loco richiederà meno dati per l'addestramento. "I clienti beneficiano di una piattaforma tecnologica di protezione dei dati che è adatta a un'ampia varietà di scenari audio e che può essere facilmente adattata e scalata a qualsiasi dimensione. È anche possibile il collegamento in rete dei sensori via Internet per la manutenzione remota, "Hollosi aggiunge, riassumendo i vantaggi. In questo processo, il Fraunhofer IDMT incorpora l'esperienza del suo gruppo di progetto Audizione, Tecnologia vocale e audio a Oldenburg. "I nostri colleghi sono esperti nel ricreare tecnologicamente le capacità dell'orecchio umano. Insegnano ai sistemi ad aderire a determinati parametri durante la valutazione dei dati audio, tenere conto dei modelli di rumore ambientale ed escludere il rumore di fondo, "dice Hollosi.

La tecnologia è finanziata dal BMBF (Ministero Federale Tedesco dell'Istruzione e della Ricerca) nell'ambito del progetto ACME 4.0. Intanto, i partner hanno raggiunto il 3° anno di progetto e il livello di preparazione tecnologica 8. "Il nostro prototipo funziona, " dice Hollosi. Nel 2018 sarà testato sul campo. Allo stesso tempo, gli scienziati stanno lavorando con Infineon sulla manutenzione predittiva per la produzione di chip. Il dimostratore sarà mostrato dal Fraunhofer IDMT alla Fiera di Hannover:un altoparlante riprodurrà il rumore di funzionamento della pompa a pistoni assiali. I nodi del sensore wireless possono essere configurati tramite un tablet. Il feedback sull'evento acustico rilevato viene quindi visualizzato sul tablet.