Die Softwareentwicklerkonferenz
zu Internet of Things und Industrie 4.0
Köln, KOMED, 1.-3. April 2019

building IoT 2019 » Programm »

// Fabriken zu Smart Factorys machen: Integration von IIOT-Sensorik und KI

In einem circa 15 Jahre alten, hochautomatisierten Logistikzentrum für die Autoindustrie haben wir eine prädiktive Instandhaltung implementiert. Dazu wurde der Digital Zwilling der Anlage erstellt. Um dies zu ermöglichen, wurde für die bisher nicht erfassten Größen IIoT-Sensorik aufgesetzt. Dabei kamen innovative, handelsübliche Multisensoren und Gateways zum Einsatz. Das Datenmodell für den Anlagenzustand wurde mithilfe eines Neuronalen Netzes erstellt. Wir modellieren den gesunden Zustand des Gesamtsystems und vergleichen die tatsächlichen, in der Anlage gemessenen Werte mit den gesunden. Eine Abweichung zwischen tatsächlich und gesund wird dynamisch alarmiert. Das System lernt selbstständig weiter und aktualisiert automatisch sein Modell. Auf diese Weise können Störungen und Ausfälle prognostiziert und früher erkannt werden.

Vorkenntnisse
* Es werden keine Vorkenntnisse benötigt, alle wichtigen Informationen werden im Vortrag ausführlich erläutert
* Lediglich mathematische Grundkenntnisse des Studiums (Matrizenrechnung) wären hilfreich, um die Funktionsweise des Neuronalen Netzes leichter zu verstehen

Lernziele
Die Teilnehmer lernen
* wie Maschinelles Lernen funktioniert
* wie ML in der Fabrik eingesetzt wird
* wie die IT-Architektur einer Smarten Fabrik und des Digitalen Zwillings aussieht
* wie IIOT-Sensorik eine Altanlage (Brownfield) in eine Smarte Fabrik umsetzen hilft
* welche Optimierungen und Geschäftsmodelle daraus entstehen
* was ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung liefert

// Markus  Ahorner Markus Ahorner

ist Diplom-Ingenieur. Er hat Maschinenbau, Verfahrens- und Energietechnik an der TU Braunschweig und Wirtschaftswissenschaften an der Fernuniversität Hagen studiert. Er ist Managing Partner von Ahorner & Partner. Seit 2005 führt er Strategie- und IT-Projekte zur Entwicklung von Softwaresystemen und zur Umsetzung von automatischen Workflows, Expertensystemen, Data Analytics und Maschinellem Lernen in der Industrie durch. Sein Spezialgebiet sind die IT-Architektur der Smarten Fabrik, der Aufbau von Digitalen Zwillingen mit empirischen Datenmodellen (Neuronalen Netzen) für Smarte Produktion, Smarte Instandhaltung, Smarten Materialfluss und Smarte Infrastrukturen, sowie die Entwicklung von digitalen Geschäftsmodellen.