Defekte im Voraus erkennen und vor Betriebsausfällen warnen - Eine Lösung der Technischen Hochschule in Novi Sad gewinnt internationalen Preis

Professor Dr. Zoran Jeličić und Assistentin Milena Petković

Nach jedem Betriebsausfall wird der Schaden berechnet und am häufigsten auf mehrere Mio. EUR geschätzt. Die teuerste Anlage ist jene außer Betrieb. Ein Gerät für die Früerkennung von Defekten, entwickelt von Experten der Technischen Hochschule in Novi Sad, erregte wahrscheinlich deshalb große Aufmerksamkeit im In- und Ausland.

Die Lösung für die Systemüberwachung und Früherkennung von Defekten namens "Self-Adaptive Process Monitoring System" (SAMS) wurde zur besten technischen Lösung 2013 in der Region Südosteuropa an einem vom Unternehmen "National Instruments" veranstalteten Wettbewerb erklärt.

Dozent Dr. Milan Rapaić, Assistentin Milena Petković und Professor Dr. Zoran Jeličić leiteten ein Expertenteam, das ein System bzw. eine Software-Hardware-Lösung entwickelt hat, die durch Optimierungsalgorithmen und Methoden der künstlichen Intelligenz die Früherkennung von unerwünschten Umständen und möglichen Defekten in der Industrie ermöglicht.

Das System wird in der Prozessindustrie, Medizin und Energiewirtschaft angewandt.

Die Technische Hochschule in Novi Sad ist seit den Achtzigerjahren auf die Zusammenarbeit und Partnerschaft mit der Industrie orientiert, erklärt Professor Dr. Zoran Jeličić in einem Interview für das Wirtschaftsportal "eKapija".

Die Technische Hochschule hat die ganze Automatik für die Victoria Group entwickelt, die an der Realisierung von SAMS teilgenommen hat.

- Diese Lösung wurde als ein internationales Projekt der Europäischen Union zur technischen Entwicklung gestartet, und die Victoria Group war einer der Teilnemer - so Jeličić.

Das "Self-Adaptive Process Monitoring System" soll unerwünschte Umstände und Situationen im Voraus erkennen und sie rechtzeitig anmelden, erklärt Jeličić .

- In jeder Industrieanlage gibt es mindestens einen "Engpass", von großer Bedeutung für die Produktion, und alles, was dort geschieht, lässt sich nicht immer messen. Betreiber der Maschine kann viele Aspekte beeinflussen, aber er verfügt nicht immer mit klaren Angaben, sondern muss nach seinem Gefühl handeln. Dieses Gefühl sollte in einen formalen Algorithmus verwandelt werden.

Speiseöl wird, z.B., auf der Temperatur von 80 bis max. 90 Grad Celsius erzeugt. Wenn die Temperatur auf 100 Grad steigt, oder auf 70 Grad fällt, hat man Problem.

- Wir entwickeln ein System, einen Algorithmus, der auf der künstlichen Intelligenz beruht. Es handelt sich um ein komplexes Software-Hardware-System. Man kann den ganzen Produktionsverfahren über Computer überwachen, und das System warnt ihn vor unerwünschten und ungewöhnlichen Umständen im Prozess. Unser Ziel ist, dass das System Probleme einige Minuten vor dem Ausbruch erkannt und anmeldet. Durch Anwendung dieses Systems kann man die Anzahl der Pannen, Betriebsausfälle und Unfälle erheblich senken, die Arbeitssicherheit erhöhen, Produktionskosten und den Energieverbrauch reduzieren und natürlich, die Qualität von Fertigprodukten verbessern.

SAMS sei nicht "massgeschneidert", sagt Prof. Dr. Zoran Jeličić, sondern beruhe auf einem allgemeinen Algorithmus. Die Lösung kann als selbstständige Anwendung, aber auch als Teil der bestehenden Softwaresystemen für Aufsicht und Steuerung angewandt werden.

- Das System wird momentan in einem Solarkraftwerk in Italien getestet, in Holter-Geräten für die Prävention von Herzversagen sowie in einem großen Kohlekraftwerk in Serbien. Meine Idee ist, dass wir ins in Amerika vorstellen und einem Unternehmen unsere Software für seine Hardware bieten.

Neben der beschriebenen Lösung hat man auch ein Expertsystem für die Früherkennung von Defekten in Elektromotoren entwickelnt, der auf der Analyse von Vibrationen beruht.

- Dieses System ermöglicht die Früherkennung der meisten Defekten in Elektromotoren. Es wurde in Industrieanlagen implementiert und bisher an mehr als hundert Elektromotoren von 1 kW bis 3,2 MW getestet. Einer der größten Vorteile dieses Systems, dass Expertenkenntnisse und Hardware für die Analyse von Signalen umfasst, ist, dass genauso wie ähnliche kommerzielle Systeme als Diagnostikwerkzeug bei der Wartung anwenden und zugleich mit dem bestehenden Überwachungs- und Steuerungssystem integrieren lässt, wass die Qualität der Steuerung und Zuverlässigkeit des Systems beträchtlich verbessert.

M.K.