Lebensdauerprognose für flexible Industrieleitungen mittels selbstlernender Algorithmen

Flexible Leitungen werden in vielfältigen Industriemaschinen verwendet, wie z.B. Kränen, Schwermaschinen und Robotern. Diese Leitungen sind wichtige Lebensadern industrieller Anlagen, die Energie, Signale und Steuerungsdaten an den Ort des industriellen Geschehens transportieren. Infolge der harten Industrieumgebung sind die Qualität und die Lebensdauer dieser Leitungen für Hersteller und Anwender äußerst wichtig. Viel Zeit und Geld werden in entsprechende Prüfungen investiert. Doch die Komplexität der Anforderungen bezüglich der Einsatzgebiete, die anspruchsvollen Produktionsprozesse und die vielfältigen Materialkombinationen machen die Vorhersage der Lebensdauer solcher Leitungen zu einer Herausforderung.

Selbstlernende Algorithmen sind ein Zweig der künstlichen Intelligenz und finden in der Bilderkennung, der Spracherkennung und Sprachsynthese bereits vielfältige Anwendungen. Die Stärke dieser Technik liegt in der Erkennung verborgener Muster und Regelmäßigkeiten in großen unsystematischen Datenmengen. Sie können diese Muster kombinieren und daraus ein brauchbares Modell formen, das künftige Ereignisse vorhersagen kann. Dieser Algorithmus hat sich in der Erkennung von Spam-Mails, beim autonomen Fahren und bei Sprachsteuerungen vielfach bewährt.

Große Datenmengen von Lebensdauertests flexibler Leitungen wurden gesammelt und in den selbstlernenden Algorithmus eingespeist., um ein mehrlagiges Perzeptronenmodell zu erzeugen. Dieses Modell besteht aus drei funktionalen Ebenen: der Eingabeebene, verschiedenen verborgenen Ebenen sowie der Ausgabeebene. In der Eingabeebene bilden elf Parameter die konstruktive und fertigungstechnische Produktbeschreibung ab. Für dieses Modell wurden zwei verborgenen Ebenen gewählt, die erste mit 40 Neuronen und die zweite mit 30 Neuronen, mit denen der Algorithmus selbstlernend operiert. Die Ausgabeebene hat nur ein Neuron als prozentuale Wahrscheinlichkeit die angestrebte Lebensdauer zu erreichen. Dieses Modell kann dem Kabelkonstrukteur helfen, die Konstruktion vor der ersten Musterfertigung zu evaluieren.. Ebenso kann es dazu beitragen, die Konstruktions- und Produktionsparameter zu optimieren. So zeigt dieses Modell, wie künstliche Intelligenz in Produktentwicklung und Fertigung flexibler Industrieleitungen eingesetzt werden kann. Und mit jeder Anwendung wird der Algorithmus durch die zusätzlichen Daten besser und genauer.

Das mathematische Modell soll weiterentwickelt und verfeinert werden, weitere konstruktive Parameter sollen betrachtet und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Lebensdauerprognose verbessert werden. Interessierte Firmen und Fachleute, die diesen Algorithmus nutzen oder auch durch Bereitstellen weiterer Konstruktionsparameter oder Testergebnisse zu seiner Weiterentwicklung beitragen möchten, wenden sich bitte an CABX Cable Expert Dipl.-Ing. Jörg Bör.