Fraunhofer baut strukturierte ZFP-Datenbasis mit DIMATE auf

Als Einrichtung mit einem Schwerpunkt auf anwendungsorientierte Forschung und mit einem Fokus auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien, blickt das Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP regelmäßig in die Zukunft. Es muss entscheiden, in welche Richtung die Forschung steuern soll. In diesem Sinne zeigte sich bei einem Technologiescreening vor etwa vier Jahren ein eindeutiges Ergebnis: Das nächste große Thema werden kognitive Sensorsysteme sein. Und für die braucht man zwei Dinge: Das Sensorsystem als physikalisches Gerät und eine exzellente Datenbasis für die Entwicklung von z.B. KI-Anwendungen, die für das kognitive Moment sorgen.

Prof. Bernd Valeske, Copyright htw saar

An beiden Strängen arbeiten die Experten im Fraunhofer IZFP in Saarbrücken seither. Eine ganz zentrale Rolle spielte von Beginn an die Datengewinnung, die Datenverarbeitung sowie die Nutzung der Daten für die Prozessoptimierung. Um zu verstehen, warum digitale Daten die ausschlaggebende Rolle für die Transformation der ZfP spielen, sei das Prinzip der kognitiven Sensorik noch einmal kurz erklärt: Bisher folgt die ZfP einschlägigen Normen. Geprüft wird nach festen Intervallen mit definierten Methoden – unabhängig davon, ob die Prüfung sinnvoll ist. Nicht ganz zu Unrecht wurde die ZfP darum häufig ausschließlich als Kostenfaktor gesehen.

Das Sensorsystem als „gegenständliches Gehirn“

Mit kognitiven Sensorsystemen lässt sich dieser Prozess vollständig revolutionieren: Statt nach festgelegten Normen erfolgt eine individuelle, kontinuierliche Messung über das Sensorsystem – egal, ob in der Produktion, dem Predictive Maintenance oder anderen Anwendungsfeldern. Das Sensorsystem misst aber nicht nur, es wertet die Daten auf Basis von u.a. Künstlicher Intelligenz selbstständig aus und steuert zum Beispiel während des Produktionsprozesses die Maschine, um eine gleichbleibend hohe Ergebnisqualität zu erzielen. Oder es erkennt Materialveränderungen und analysiert und klassifiziert diese, um zu entscheiden, ob und wenn ja wo und mit welchen Verfahren eine ZfP stattfinden muss. „Moderne Sensorsysteme begleiten ein Bauteil oder eine Maschine über den gesamten Lebenszyklus: Sie sammeln Daten, werten diese aus und treffen autonome Entscheidungen. Das müssen sie aber erst lernen und für diesen Lernprozess brauchen wir einen großen Pool bestehend aus einheitlichen, gut aufbereiteten Daten. Und wir brauchen ein System, das diese Daten langfristig speichern, weitergeben, lesen und auswerten kann. Und hier kommt das DIMATE PACS von der DIMATE GmbH ins Spiel. Wir setzen die Software ein, um aus unseren Forschungsdaten lernen zu

Dr. Ralf Tschuncky, Copyright Uwe Bellhäuser

Einheitlich, unabhängig, DICONDE

Das klingt recht banal, ist es aber ganz und gar nicht. Denn die Formatvielfalt in der ZfP ist enorm. Jede Messmethode und manchmal sogar jeder Hersteller eines Prüfgerätes verwendet ein eigenes Datenformat. Ein Zusammenführen und Analysieren von Daten eines Bauteils aus unterschiedlichen Quellen wird dadurch unmöglich. „Der erste Schritt auf dem Weg hin zu autonomen, kognitiven Sensorsystemen ist also eine Harmonisierung der Mess- und Prüfdaten, um einen einheitlichen Datenpool zu erstellen. Nur, wenn wir ein sensorunabhängiges Format nutzen, können wir mit unseren Forschungsdaten und später auch mit Kundendaten Mehrwerte erzeugen“, erklärt Dr. Ralf Tschuncky, Leitender Wissenschaftler am Fraunhofer IZFP. Nach einiger Recherche entschieden sich die Wissenschaftler für DICONDE als sensorunabhängiges generisches Datenformat. DICONDE (Digital Imaging and Communication in Non Destructive Evaluation) ist nicht nur ein international bekanntes und anerkanntes Format. Es hat darüber hinaus den Vorteil, dass Metadaten mit dokumentiert werden und diese zusammengeführt mit den Messdaten in einem Datenformat gebündelt werden können.

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