Referenzen

Optimierung der Drosselklappeneinstellung beim Druckluftzylinder

Branche: Maschinenbau

Vorgehen:

• Analyse der einzelnen Prozessschritte und Zeiten
• Erstellen eines Verhaltensmodell des Druckluftzylinders für Position und Luftverbrauch in Abhängigkeit der Drosselklappe
• Optimierungsvorschlag für Drosselklappeneinstellung
• Umsetzung durch den Anlagenlieferanten

Produkt: KI.Optimization

Ergebnis: Reduktion des Druckluftverbrauchs um 10%.

Optimierung des Energieverbrauchs von Robotern

Branche: Maschinenbau

Vorgehen:

• Analyse der einzelnen Prozessschritte und Zeiten
• Erstellen eines Verhaltensmodell des Roboters in Abhängigkeit der Geschwindigkeit
• Optimierungsvorschlag für die Geschwindigkeiten des Roboters bei den einzelnen Prozessschritten
• Umsetzung durch den Anlagenlieferanten

Produkt: KI.Optimization

Ergebnis: Reduktion des Energieverbrauchs um 15%.

Anomaliedetektion der Buskommunikation

Branche: Maschinenbau

Vorgehen:

• Analyse der Bustelegramme und deren Aufbau
• Erstellung von Histogrammen der Telegramme auf Protokolleebene
• Identifikation von Kommunikationspattern auf logischer Ebene
• Aufbau eines Modells auf Basis der Kommunikationspattern
• Implementierung des Monitorings auf zwei Ebenen
  • Protokolllayer
  • Logischer Ebene
• Optimierung des Systems während des Einsatzes
• Implementierung eines Bewertungssystem zur Aufnahme von weiteren Kommunikationspattern in das Modell.

Produkt: KI.Preliminary

Ergebnis:

• Cyberangriffe auf den Bus können sofort erkannt werden.
• Die Inbetriebnahme des Busses geht schneller.
• Neue Steuergeräte an dem Bus werden sofort erkannt.
• Kommunikationsprobleme auf dem Bus werden sofort erkannt.

Verbesserung der Vorhersageprognose der Energieabgabe für Sonnenenergie

Branche: Energie

Vorgehen:

• Analyse der notwendigen entscheidenden Prozessparameter für Sonnenenergie
• Erstellen eines Verhaltensmodell der Energieabgabe in Abhängigkeit der Sonnenenergie, sowie des Orts
• Einbindung der Wettervorhersage
• Durchführung von kontinuierlichen Forecasts
• Implementierung der FMI-Schnittstelle
• Umsetzung für Windows und Rasberry PI

Produkt: KI.Preliminary

Ergebnis:

Erhöhung der Prognosegenauigkeit bei diffuser Einstrahlung um >20%, für eine bessere Steuerung des Stromnetzes und einen optimierten Betrieb der fossilen Kraftwerke.

Reduzierung der Nacharbeit beim Lack

Branche: Maschinenbau

Vorgehen:

• Analyse der notwendigen entscheidenden Prozessparameter (Anlage vs. Produkt)
• Erstellen eines Verhaltensmodell der Lackqualität Abhängigkeit der Prozessparameter
• Definition zu welchem Zeitpunkt eine Meldung erfolgen soll

Produkt: KI.Preliminary

Ergebnis: Reduktion der Nacharbeit um 5%