KI-Basiertes Schadens- und Verschleißerkennungssystem zur cloudbasierten Zustandsüberwachung von Hybrid-Container-Fahrzeugen

Echtzeitfähige Zustandsüberwachung von Sonderfahrzeugen, Erkennung von Schäden und die automatisierte Entscheidung für Wartungsaktivitäten

Das Ziel des Vorhabens besteht aus der Erkennung von Verschleißerscheinungen, spontan auftretende Schäden sowie Leckagen an verschiedenen Komponenten der stark belasteten Sonderfahrzeuge. Unter Nutzung fahrzeugnaher eingebetteter KI-Systeme in Kombination mit cloudbasierten Algorithmen und der Fusion der Fahrzeugdaten wird eine intelligente Zustandsüberwachung und automatisierte Entscheidungsfindung für Wartungsaktivitäten entwickelt.

Intelligente Überwachung

Die elektromechanischen Radantriebe sind die am stärksten belastete Komponente der Hybrid-Van-Carrier. Sie weisen trotz hoher Beständigkeit mit der Zeit starke Verschleißerscheinungen auf, die zu einem ungeplanten Ausfall des Hafenfahrzeuges führen können. Engpässe entstehen dann, wenn im Hamburger Hafen Containerschiffe mit mehr als 20.000 Container abladen und die Lade- sowie Löschzeiten eng getaktet sind. Deswegen ist eine echtzeitfähige elektronische Zustandsüberwachung mithilfe vibroakustischer Messtechnik der stark belasteten Komponenten von großer Bedeutung. Dadurch sollen Komplikationen in den hochproduktiven Phasen des Hafenbetriebs vermieden werden. 

HHLA

Edge- und Cloud-Computing

Mit Hilfe eines Sensornetzwerk werden die Radantriebe schwingungstechnisch überwacht und die Signale in Echtzeit verarbeitet und an das Cloud-System übertragen. Neben den Schwingungssignalen der Radantriebe werden weitere Fahrzeugdaten erfasst. Diese Parameter geben Aufschluss über das aktuelle Fahrszenario und werden über KI-basierte Methoden in einem Cloudsystem ausgewertet, um frühzeitig Vorschädigungen der Hybrid-Van-Carrier erkennen zu können. Die Daten sollen zudem in dem coudbasierten WEB Front-End analysiert und für Flottenbetreiber grafisch aufbereitet werden.

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