5G-Industry Campus Europe: Infrastruktur als Enabler für Machine-Learning-Anwendungen in der Produktion

Industrieller 5G-Forschungscampus
© Fraunhofer IPT
Industrieller 5G-Forschungscampus
Digitale Vernetzung
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Digitale Vernetzung in der Produktion
Produktionsüberwachung Sensorik
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Produktionsüberwachung via Sensorik

Das Fraunhofer IPT, Aachen, ist Partner des Aachener 5G-Industry Campus Europe, der als erster Standort in Europa mit einem flächendeckenden 5G-Netz ausgestattet sein wird, um die Möglichkeiten des Einsatzes von 5G in der Produktion zu erforschen und zu demonstrieren.

Der kommende Mobilfunkstandard 5G wird zusätzlich zur mobilen Telekommunikation neuartige Möglichkeiten für die produzierende Industrie bieten. Neben den Übertragungsbandbreiten bis 10 GBit/s werden insbesondere die geringen Latenzen von bis unter 1 Millisekunde herausragende Merkmale von 5G sein, durch die der Mobilfunk erstmalig vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Produktion finden wird. Überall dort, wo komplexer werdende Bauteile wie z. B. Triebwerkskomponenten immer höhere Anforderungen an die Beherrschbarkeit der Fertigungsprozesse stellen, wird 5G neuartige Möglichkeiten bieten, die Prozesse mit kabellosen Sensoren zu überwachen und in Echtzeit zu regeln. Einsatzmöglichkeiten finden sich somit in Bereichen wie Turbomaschinenbau, Medizintechnik, Fahrzeugbau, Werkzeug- und Formenbau, Fertigungsindustrie, Sensorhersteller u.a.

Darüber hinaus bietet die Kommunikationsinfrastruktur flexible Cloud-Umgebungen zur Befähigung von komplexen Machine-Learning-Anwendungen für die Qualitätssicherung. Der »5G-Industry Campus Europe« soll als erster Standort in Europa mit einem flächendeckenden 5G-Netz ausgestattet werden, um die vielfältigen Möglichkeiten des Einsatzes von 5G in der Produktion in vollem Umfang zu erforschen und zu demonstrieren. Neben dem Aufbau der Forschungsinfrastruktur sollen im Rahmen des geförderten Vorhabens in den voll ausgestatteten Maschinenhallen der Forschungsinstitute verschiedene praxisrelevante Fragestellungen aus dem kompletten Spektrum der Produktionstechnik untersucht werden, angefangen von 5G-Sensorik zum Monitoring von Fertigungsprozessen über mobile Robotik und Logistik bis hin zu standortübergreifenden Produktionsketten.

Mögliche Anwendungsfälle aus dem Bereich der industriellen Prozessüberwachung und -regelung sind zum einen die Anwendung eines Schwingungssensors auf einem Fertigungsteil zur intelligenten Anomaliedetektion, zum anderen ein AE-Sensor (Acoustic Emission-Sensor) zur Überwachung von Werkzeugverschleiß in einem Bohrprozess. Für die Anwendungsfälle wird im Rahmen von Fraunhofer-Projekten zurzeit eine flexible Sensor-Cloud-Kommunikationsstruktur entwickelt, welche das Potenzial für die Entwicklung von komplexen Machine-Learning-Anwendungen für die Qualitätssicherung maßgeblich steigern wird.

Der neue Mobilfunkstandard 5G zeichnet sich durch äußerst geringe Latenzzeiten, hohe Datenübertragungsraten und der Möglichkeit in eng abgesteckten Funkzellen zahlreiche Geräte gleichzeitig betreiben zu können aus. Mithilfe eines Systems aus smarten Sensoren, flexibler Cloud-Umgebung und einer Kommunikationsinfrastruktur via 5G können hochkomplexe Prozesse in vorher nicht bekannter Prozessnähe kabellos und in Echtzeit überwacht und gesteuert werden. Sowohl Verschleißerscheinungen des Werkzeugkopfs als auch Prozessstörungen und Qualitätsdefizite des Bauteils können frühzeitig entdeckt und durch instantane Steuerung von Maschinen und Prozessketten abgefangen werden. Damit wird die Qualität des Produkts gesichert und enorme Kosten aufgrund reduzierter Ausschussware oder nötiger Nachbearbeitung werden eingespart. 5G dient damit als Enabler für Machine-Learning-Anwendungen und unterstützt bei der Sicherstellung kontinuierlicher Verfügbarkeit von Daten durch verbesserte Vernetzung von Produktionsmaschinen und IoT-Plattformen und der Integration und Bereitstellung von leistungsfähigen Rechenressourcen wie z. B. GPU-Cluster und somit der Befähigung von State-of-the-art KI-Methoden wie Machine Learning.

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M.Sc. Sarah Schmitt

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