Kooperation am AIoTLab

Lecksuche mit KI und IoT

Mit Sensorik und Digitaltechnik lässt sich die Luftleckagensuche in Produktionssystemen vermeintlich verbessern und beschleunigen. Der erste Prototyp eines solchen System ist am AIoTLab entstanden, unter Beteiligung der Firmen TÜV Süd und Stackit. Da das System in der Cloud gehostet ist, lässt es sich problemlos in die Instandhaltung der eigenen Firma einbinden.

Bild: ©xiaoliangge/stock.adobe.com

Daniel Burkhardt vom ALoTLab unterhielt sich im Oktober mit Dr. Martin Saerbeck, CTO bei Digital Service TÜV Süd. Dieses Gespräch bildet die Grundlage des folgenden Textes. In seiner Arbeit verantwortet Dr. Saerbeck die Entwicklung von einigen neuen Prüf- Inspektions- und Zertifizierungslösungen. Zum Beispiel hat TÜV Süd eine Antwort auf die Frage entwickelt, wie sich künstliche Intelligenz (KI) auditieren und zertifizieren lässt. Das Herzstück dabei ist ein KI-Framework, basierend auf Regeln und Standards, sowie dem Stand der Technik in Industrie und Forschung. Mit dem Framework können Organisationen die KI-Qualität steuern, indem damit KI-Risikoprofile identifiziert und individuelle Qualitätsmanagementsystemanforderungen implementiert und geprüft werden. Die darin integrierten Kriterien betreffen etwa die Sicherheit, Cyber-Sicherheit, Ethik, Legalität, Leistung und Nachhaltigkeit. Ein weiterer Service des Dienstleisters ist die teilautomatisierte Risikobeurteilung von komplexen und veränderbaren Produktionssystemen.

Spielfeld für die Lösungssuche

Durch die Zusammenarbeit mit dem AIoTLab ist TÜV Süd in der Lage, KI-Technologie im Zusammenspiel mit IoT auszuprobieren und praxisnahe Lösungen zu entwickeln. Aktuelle Produktionssysteme sind mittlerweile mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet, die eine Grundlage für effizienz- und sicherheitssteigernden Maßnahmen bilden. Vor allem die Praktikabilität unter Einbeziehung von Business-Perspektiven sind dabei relevant, um die Synergien der beiden Technologien zu bestimmen und gezielt zur Anwendung zu bringen. Das AIoTLab schafft dafür eine Spielwiese für Unternehmen mit Nähe zur Forschung und Technologie. Es werden prototypischen Lösungen entwickelt und zwischen den Partnern diskutiert. Häufig geht es um Fragen: Wie werden die Daten gesammelt? Wo werden sie zusammengebracht? Welche Einsichten können daraus generiert werden und welche Konsequenzen ergeben sich daraus?

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Leckagen im Produktionssystem erkennen

In einem Anwendungsfall erarbeiteten AIotLab, TÜV Süd und Stackit, der Cloud-Lösung der Schwarz IT, eine exemplarische Problemlösung für Luft-Leckagen in Produktionssystemen. Wichtig dabei war die Generalisierung der entwickelten Systembausteine, um sie auf andere Szenarien übertragen zu können. Die Aiot-Referenzarchitektur liefert die Blaupause zur Definition von Komponenten und deren Schnittstellen. Grundlage für die Analysen sind die gesammelten Sensordaten. Um deren Korrektheit sicherzustellen, kommt der Dienst ‚Sensor Netzwerk Verifikation‘ (SNV) von TÜV Süd zum Einsatz. Fehlerhafte, falsch konfigurierte oder dekalibrierte Sensoren lassen sich so früh erkennen. Der Service verrichtet in der AIoT-Architektur seinen Dienst, ohne das Grundsystem zu verändern oder die Funktionalität zu beeinflussen. Dazu rechnet der Dienst in Kennzahlen aus, ob gesammelte Daten auch verlässlich sind. Außerdem unterstützt SNV bei der Fehlersuche, etwa über die Bereitstellung von Informationen für die Domainexperten.

Datensicherheit mitgedacht

Bei datengetriebenen Systemen kommt auch immer die Frage der Datensicherheit auf. Daten und Geräte müssen vor Angriffen geschützt werden. Besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen ist die Cybersicherheit wichtig, da sie sich unter Umständen auf die physische Sicherheit auswirkt. SNV überwacht daher auch eine Reihe von Indikatoren, die Rückschlüsse auf eine Kompromittierung des Netzwerkes zulassen. Die gewählte Cloud-Infrastruktur unterstützt eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung und -speicherung. Im Laufe der Kooperation wurde SNV mit anwendungsspezifischen Algorithmen verbunden, die Luft-Leckagen aufspüren können. Durch die Verlässlichkeit der Sensordaten hat sich auch die Verlässlichkeit der Leckagen-Detektion deutlich erhöht. Mit der Cloud-Infrastruktur als Grundlage des Projekts kann das Modell in vorhandene Instandhaltungsmaßnahmen bei Unternehmen eingebunden werden.

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