PRESED - Vorausschauende Sensordatengewinnung

Ausgangssituation:

  • In einigen Stahlwerken treten Probleme mit Produktmängeln wie Splittern und Rissen auf.
  • Mehrere Vorstudien wiesen auf einen Zusammenhang zwischen der Zeitabhängigkeit einer Reihe von Messwerten und der Häufigkeit des Auftretens des Fehlers hin.
  • Es werden Methoden zur Vorhersage, Erkennung und Reduzierung des Fehlers in einem frühen Stadium des Prozesses gesucht.

Projektziele:

  • Zur Unterstützung des Anlagenpersonals wird ein Vorhersagesystem für die Fehlerwahrscheinlichkeit entwickelt.
  • Es werden neue Ergebnisse zum Auftreten von Fehlern und deren Ursachen erwartet.
  • Verringerung von Splittern und Rissen durch Betrieb der Prozesse an optimalen Arbeitspunkten.

Innovative Ansätze:

  • Hochaufgelöste Zeitserien-Prozessdaten werden im Hinblick auf die Ursachen für diese Fehler analysiert.
  • Aus den Zeitreihendaten werden einflussreiche Schlüsselfaktoren abgeleitet, um die Wahrscheinlichkeit der Fehler zu quantifizieren.
  • Es wird eine Ereigniserkennung für Zeitreihendaten entwickelt.
  • Das Wissen über die Zusammenhänge wird in einer ontologischen Wissensbasis konserviert.

Dieses Projekt wird von der Europäischen Union finanziert. Die geäußerten Ansichten und Meinungen entsprechen jedoch ausschließlich denen der Autorinnen und Autoren und spiegeln nicht zwangsläufig die Ansichten der Europäischen Union wider. Weder die Europäische Union noch die bewilligende Stelle können dafür verantwortlich gemacht werden.

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