KI-Algorithmus für Druckluft-Leckagen

Druckluft ist in Lackieranlagen ein sehr teurer Energieträger. Durch Leckagen kann viel Druckluft verloren gehen. Große Einsparpotenziale von ca. 30% lassen sich realisieren, wenn Anlagenbetreiber ein zuverlässiges System zur Leckage-Erkennung und Bewertung einsetzen.

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 wirklich greifen, wird das Druckluftsystem permanent analysiert.

Das Start-Up WRS Energie unterstützt Unternehmen dabei, ihr Druckluftsystem mit maximaler Effizienz zu betreiben. Durch die hohe Anzahl von Anwendern 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.

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.