KI-Stammtisch zu selbstlernender Maschinendiagnose auf Mikrocontrollern

Am 11. Juni 2024 fanden sich 15 Interessierte zum KI-Stammtisch des Mittelstand-Digital Zentrums Ilmenau ein. Bei dieser Online-Veranstaltung stellte Rick Pandey vom IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH neueste Ergebnisse aus dem Verbundprojekt HoLoDEC vor, welches automatisierte Entwurfsmethoden für integrierte Sensormodule in Edge-Computing-Anwendungen adressiert.

Mit TEEMSC stellte der Referent einen neuen selbstlernenden Ansatz vor, um energieeffiziente Maschinendiagnose auf Mikrocontrollern zu ermöglichen. Im Vortrag wurden zunächst das maschinelle Lernverfahren und die zugrundeliegenden Algorithmen erläutert sowie Maßnahmen vorgestellt, welche deren speicher- und recheneffiziente Implementierung auf Mikrocontrollern mit nur 128 Kilobyte Speicher ermöglichen. Trotz dieser beschränkten Ressourcen lassen sich mit dem TEEMSC-Ansatz KI-basierte Sensorsysteme realisieren, welche wesentlich besser als herkömmliche schwellwertbasierte Lösungen Anomalien erkennen. Darüber hinaus können Trends in den Sensorwerteverläufen erkannt und daraus Prognosen zum Maschinenzustand abgeleitet werden.

Bisher wurde die Lösung mit öffentlich verfügbaren Datensätzen aus dem Bereich der Kugellagerdiagnose getestet, in nächsten Schritten sollen Untersuchungen an eigenen Testaufbauten durchgeführt werden. In der sich dem Vortrag anschließenden Diskussion signalisierte bereits ein Unternehmen Interesse an einer diesbzgl. Zusammenarbeit. Fragen der Teilnehmenden bezogen sich vor allem auf den Aufwand und das nötige Expertenwissen beim Einsatz und beim Anpassen solcher Sensorsysteme an die spezifischen Einsatzumgebungen. Insgesamt zeigte sich, dass TEEMSC wichtige Fragestellungen bei der Einführung von KI-Lösungen in Unternehmen adressiert.