Leckagen erkennen und Messfehler intelligent kompensieren
Start-Up und Universität Stuttgart erzielen erste Erfolge: Potenzial für bahnbrechende Veränderungen in der Industrie
Druckluft ist der teuerste Energieträger in Unternehmen. Die gute Nachricht: Es gibt große Einsparpotenziale von durchschnittlich 30%, denn Verluste durch Leckage in Druckluftsystemen sind sehr häufig. Durch poröse Schläuche, beschädigte Kupplungen oder undichte Dichtungen geht viel Druckluft verloren.
Leckagen erkennen und bewerten
Die Leckage-Erkennung funktioniert heute über eine lokale Ortung durch Ultraschallgeräte oder Wärmebildkameras. Für die exakte Lokalisierung erweist sich dieses Vorgehen zwar als konstruktiv, bei der Bewertung entstehen aber große Unsicherheiten. Es ist schwierig, plausibel zu bewerten, welchen Erfolg die Beseitigung der Leckage-Stellen gebracht hat.
Genau hier setzt ein neu entwickelter Algorithmus für die Leckage-Erkennung an. Sensordaten werden hier digital gesammelt und über die Verknüpfung mit KI-Algorithmen den Betrieben zur Verfügung gestellt. So ist eine datenbasierte Analyse möglich, aus der konkrete Handlungsempfehlungen für Optimierungen abgeleitet werden können. Damit Maßnahmen auch wirklich greifen, wird das Druckluftsystem permanent analysiert.
„Wir haben sehr positives Feedback von unseren Kunden erhalten“, berichtet der Gründer und Geschäftsführer von WRS Energie, Lennard Schwidurski. Das Start-Up WRS Energie hat sich darauf spezialisiert, Industrieunternehmen dabei zu unterstützen, ihr Druckluftsystem mit maximaler Effizienz zu betreiben. Durch die hohe Anzahl von Kunden mit jeweils unterschiedlichen Verhaltensmustern können die Anomalien und Leckagen zuverlässig erkannt werden. Das Ergebnis wird als Leckage-Kennzahl dargestellt. Durch die permanente Analyse wird die Kennzahl überwacht und eignet sich für das Energiemanagement nach ISO 50001.
Messfehler intelligent kompensieren
Temporäre Datenausfälle erschweren die Analyse von Messdaten. Die Lücken machen den Einsatz von künstlicher Intelligenz bisher praktisch unmöglich. Durch das im Projekt entwickelte Programm werden diese Lücken jedoch geschlossen.
Da meist keine Alarmierungen für Datenausfälle hinterlegt sind, können sie sich über einen längeren Zeitraum ziehen. Die neu entwickelte Methode gleicht auf Basis der vergangenen Daten die fehlenden Daten in statistischen Erhebungen in der Datenmatrix aus.
Je mehr historische Daten der Algorithmus nutzen kann, desto besser sind die Ergebnisse. Nach der vollständigen Validierung werden die Algorithmen in den AnalzyAir® von WRS Energie integriert, sodass spätestens Ende 2024 alle Kunden davon profitieren können.
„Wir planen in der Zwischenzeit weitere Features und entwickeln die Algorithmen permanent weiter“, ergänzt der Projektleiter Christian Wolf vom EEP der Universität Stuttgart.
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