Predictive Maintenance für Erntemaschinen mit Edge-KI
Für global verteilte Erntemaschinenflotten mit unzuverlässiger Internetanbindung entwickelten Holmer, Huawei und Fraunhofer IKS eine Predictive-Maintenance-Lösung mit Edge-Machine-Learning direkt an der Maschine.
Vertiefung
Erntemaschinen des Landmaschinenherstellers Holmer Maschinenbau arbeiten oft in abgelegenen Gebieten ohne stabile Internetverbindung, wodurch klassische cloudbasierte Predictive-Maintenance-Ansätze nicht funktionieren. Gemeinsam mit dem Telekommunikationspartner Huawei und Fraunhofer IKS wurde daher ein Teil der Analyseintelligenz vom Internet an das Kommunikationsgateway der Maschine verlagert. Sensordaten von kritischen Komponenten wie dem Antriebsstrang werden lokal per Machine-Learning-Algorithmen auf Auffälligkeiten geprüft und bei verfügbarer Konnektivität zusätzlich flottenweit in der Cloud ausgewertet, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt.