Die größte Herausforderung bei der Realisierung von Systemen zur vorausschauenden Wartung ist die Bereitstellung der notwendigen gelabelten Datenbasis für das Training der KI-Modelle. Hier stellen rauhe industrielle Umgebungen mit Rauschen, Störsignalen und Anomalien durch andere Maschinen die Datenerfassung vor große Probleme. Daher ist es schwer, Modelle vorab so zu trainieren, dass sie in realen Umgebungen robust arbeiten. Um dies zu umgehen, können Verfahren eingesetzt werden, die live an der Maschine lernen. In diesem Vortrag wird ein solcher Ansatz vorgestellt, der auf Basis der Singularwertzerlegung und kanonischer Kreuzkorrelation ohne Vorwissen den Normalzustand einer Maschine lernen kann und anschließend relevante Fehler erkennt.

Über den KI-Stammtisch

Der „KI-Stammtisch“ ist ein regionales Veranstaltungsformat für Entwickler und Anwender von KI-Lösungen. Im monatlichen Rhythmus werden konkrete KI-Lösungen oder aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI-Technologien vorgestellt. Der „KI-Stammtisch“ richtet sich besonders auch an Unternehmen, die einen Einblick in Problemstellungen bei der technischen Umsetzung von KI-Lösungen erhalten möchten. Gleichzeitig dienen die Veranstaltungen dem gegenseitigen Kennenlernen, der Vernetzung untereinander und dem Wissens- und Erfahrungsaustausch.

Die Veranstaltung ist kostenfrei.