22.01.2019
News

Sick zeigt erste Sensorlösung auf Basis von Deep-Learning-Algorithmen

Vorstellung auf der Hannover Messe 2019

  • Sick selbst nutzt die neue Deep-Learning-Technologie, um die Funktionalität seiner Sensoren zu spezialisieren. Ergebnisse gibt es auf der Hannover Messe 2019 zu sehen.Sick selbst nutzt die neue Deep-Learning-Technologie, um die Funktionalität seiner Sensoren zu spezialisieren. Ergebnisse gibt es auf der Hannover Messe 2019 zu sehen.

Auf der Hannover Messe vom 1. bis 4. April 2019 zeigt Sick seine erste Anwendung basierend auf Deep-Learning-Algorithmen. „Bis vor einigen Jahren haben Hersteller versucht, Sensoren für jede Anforderung zu entwickeln. Heute löst man die immer individueller werdenden Aufgabenstellungen durch neue Sensor-Software-Konzepte. Sick hat in diesem Feld bereits mit dem Eco-System Sick-AppSpace eine Plattform geschaffen, auf der anpassungsfähige Lösungen für Automatisierungsanwendungen ermöglicht werden können“, erklärt Bernhard Müller, Senior Vice President Industrie 4.0 bei Sick. Jetzt geht der Sensorhersteller einen Schritt weiter in Richtung Industrie 4.0 und präsentiert seine erste Sensorlösung, die auf Basis von Deep-Learning-Algorithmen arbeitet.

Erstes Pilotprojekt in der Holzindustrie

Sick selbst nutzt die neue Deep-Learning-Technologie im industriellen Umfeld, um die Funktionalität seiner Sensoren zu spezialisieren. Dabei lernt der Sensor, Informationen zu verarbeiten und erhält dadurch neue Funktionen. Zudem werden durch angepasste Sensorik neue Prozesse möglich. Hier liefert, verarbeitet und analysiert der Sensor Daten dank selbstlernender Algorithmen.
Bei einer Sensorlösung werden beispielsweise Sensoren durch eine Vielzahl von Bildern darauf trainiert, eine Antwort auf eine spezifische Frage zu geben. Aus diesem Training heraus kann der Sensor dann selbständig neue, ihm nicht bekannte Bilder einem Ergebnis zuordnen. „Zum Beispiel arbeiten wir aktuell mit Deep Learning an einem Pilotprojekt in der Holzindustrie. Basis unserer Lösung ist eine Kamera mit Deep Learning Funktionalität“, erklärt Müller.

Kamera bewertet Holzqualität mit Deep Learning

Für eine optimale Ausnutzung des Rohstoffs Holz, müssen Sägewerke wissen, wie die Verhältnisse im Holzstamm sind. Wo befinden sich die Jahresringe, wo der Kern? Dies ist für eine gute Verarbeitung des Holzes notwendig. „Herauszufinden, wie das Holz am besten genutzt werden kann, das haben wir der Kamera mittels Deep Learning beigebracht. Eine Aufgabe, die zuvor ausschließlich von Menschen erledigt werden konnte“, ergänzt Müller.
Mit dieser Technologie sind neue, bisher undenkbare, Applikationen möglich, die Prozesse effizienter und produktiver machen.

„In unserem Pilotprojekt konnten wir die Materialausnutzung erhöhen, die Qualität der Produkte steigern und die Ressourcenverschwendung vermeiden“, ergänzt Müller. Und nicht nur mit Materialien ist ein nachhaltiger Einsatz möglich. Auch Mitarbeiter müssen nicht mehr monotone Aufgaben erledigen und sind jetzt frei für komplexere Aufgabenstellungen.

 

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40549 Düsseldorf
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