Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren (ThinKIsense)

Abstract

ThinKIsense ist ein Projekt der BMBF-Forschungsinitiative OCTOPUS, das auf die Entwicklung ressourceneffizienter Thin-Edge-Systeme mit integrierter KI und neuromorpher Elektronik in Sensoren abzielt. Das Teilvorhaben von NETZSCH fokussierte sich auf die Validierung eines praxistauglichen Condition-Monitoring- und Predictive-Maintenance-Use-Cases für Investitionsgüter, exemplarisch umgesetzt an einer NETZSCH Exzenterschneckenpumpe. Die zentrale Idee bestand darin, die Datenverarbeitung von der Cloud in den Sensor zu verlagern, um die Batterielaufzeit batteriebetriebener Multisensoren signifikant – von etwa drei auf mindestens acht Jahre – zu erhöhen, ohne die diagnostische Güte zu beeinträchtigen. Die Validierung sollte an einem Demonstrator mit realitätsnahen Last- und Zustandsvariationen erfolgen. Die hierfür erforderliche Kompetenz in den Bereichen Pumpenbetrieb und -messtechnik, Testfeld/Technikum, Digitalprodukte und Edge-Integration ist in der Entwicklung bei NETZSCH vorhanden und bildete die Grundlage für den praktischen Projektfokus.