KISS - KI-Basiertes Schadens- und Verschleißerkennungssystem zur cloudbasierten Zustandsüberwachung von Hybrid-Container-Fahrzeugen; Teilvorhabenbezeichnung: Konsortialleitung, KI-Elektroniksystem

Abstract

Das Ziel des Vorhabens „KI-Basiertes Schadens- und Verschleißerkennungssystem zur cloudbasierten Zustandsüberwachung von Hybrid-Container-Fahrzeugen (KISS)“ ist unter Nutzung der Künstlichen Intelligenz die intelligente Überwachung der Zustände der Radantriebe von Sonderfahrzeugen in Echtzeit, die damit verbundene frühzeitige Erkennung von Schäden sowie die automatische Entscheidung zu Wartungsaktivtäten zu entwickeln. Im Vorhaben KISS ist die Herausforderung die Erkennung von unterschiedlichen Verschleißerscheinungen und spontan auftretenden Schäden, sowie Leckagen an verschiedenen Komponenten von Containerfahrzeugen im Hafen oder Untertage-Transportfahrzeugen. Im Teilprojekt hat ANEDO die elektro-mechanischen Radantriebe sowie weitere Parameter während des Betriebs in einem speziellen KI-Elektroniksystem auf dem Fahrzeug zusammengeführt. Dabei werden neben den Schwingungssignalen der Radantriebe ebenfalls Drehzahlen, Ölstände und Fahrzeugdaten, die Aufschluss über das aktuelle Fahrtszenario geben, erfasst und über KI-basierte Ansätze eine Analyse mit der On-Board-KI voranalysiert und danach an das Cloudsystem mit einer weiteren KI (Supervised Learning) kommuniziert, um frühzeitig Vorschädigungen der verschleißanfälligen Radantriebe zu erkennen. Das fahrzeugherstellerunabhängige Sensorsystem ermöglicht gezielt Aussagen über die verbleibende Lebensdauer der Komponenten zu bestimmen. Diese Informationen führen zu einer effektiven Wartungs- und Instandhaltungsplanung. Das Verwertungspotenzial kann als hoch angenommen werden, da bereits ein rechtzeitig erkannter Verschleißschaden die Kosten um ein Mehrfaches amortisiert. Mit dem Vorhaben bekommt ANEDO den Zugang zu neuen KI-basierten Komponenten und spezifischem algorithmischen Wissen für neue Produkte mit KI sowie neue Marktzugänge. Datei-Upload durch TIB The aim of the project “AI-based damage and wear detection system for cloud-based condition monitoring of hybrid container vehicles (KISS)” is to use artificial intelligence to develop intelligent monitoring of the condition of the wheel drives of special vehicles in real time, the associated early detection of damage and the automatic decision on maintenance activities. In the KISS project, the challenge is to detect various signs of wear and spontaneously occurring damage, as well as leaks in various components of container vehicles in ports or underground transport vehicles. In the sub-project, ANEDO has brought together the electro-mechanical wheel drives and other parameters during operation in a special AI electronics system on the vehicle. In addition to the vibration signals of the wheel drives, speeds, oil levels and vehicle data that provide information about the current driving scenario are also recorded and an analysis is pre-analysed with the on-board AI using AI-based approaches and then communicated to the cloud system with another AI (supervised learning) in order to detect pre-damage to the wear-prone wheel drives at an early stage. The vehicle manufacturer-independent sensor system makes it possible to make targeted statements about the remaining remaining service life of the components. This information leads to effective maintenance and maintenance planning. The utilization potential can be assumed to be high, as even damage caused by wear and tear that is detected in good time amortizes the costs many times over. The project gives ANEDO access to new AI-based components and specific algorithmic knowledge for new products with AI as well as new market access.