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Maximilian Bause (Fraunhofer IEM) und Dr. Simon Michalke (Dock One) haben intelligente Algorithmen entwickelt, die Fehler und Verschleiß an mit Lenze-Technik ausgestatteten Maschinen frühzeitig erkennen und lokalisieren.

KI-Wartungsassistent sorgt für reibungslose Abläufe im Hochregallager

Automatisierte Lagersysteme sind eines der Steckenpferde des Automatisierungsspezialisten Lenze. Zusammen mit dem Fraunhofer IEM entwickelte Lenze einen KI-basierten Wartungsassistenten und kann die Reparatur und Instandhaltung seiner Hochregallager nun effizient und gezielt einplanen. So vermeidet das Unternehmen ungeplante Stillstände und spart Zeit und Kosten im eigenen Lager. Zukünftig können auch Kunden diese neue KI-Lösung für ihre Intralogistik einsetzen. Gefördert wurde die Zusammenarbeit der Lenze-Tochter encoway mit dem Fraunhofer IEM im it’s OWL-Projekt EASY.

Leistungsfähige Antriebe und eine ausgeklügelte Steuerung der Transportsysteme: Damit ermöglicht Lenze die automatisierte Bestückung und Entnahme in seinen Hochregallagern bei bis zu 25.000 Warenbewegungen pro Tag. Die Wartung dieser komplexen Systeme ist ebenso wichtig wie aufwendig. Fällt eine Maschine aus, kommt der gesamte Prozess ins Stocken. Je nachdem, wie schnell ein Fehler gefunden und behoben wird, kann der Stillstand im Lager mehrere Tage dauern – und enorme Kosten verursachen.

Reparaturen gezielt einplanen

Um Ausfallzeiten zu vermeiden, setzt Lenze mit Hilfe des Fraunhofer IEM auf einen KI-basierten Wartungsassistenten: Ein Machine-Learning-Algorithmus deckt zum einen kritische Zustände auf, die ein unmittelbares Eingreifen erfordern. Zum anderen erkennt und lokalisiert er entstehende Defekte oder zunehmenden Verschleiß an Komponenten, noch bevor sich Auswirkungen für den Lagerbetrieb ergeben.

Wenn beispielsweise die Führungs- oder Antriebsräder der Regalbediengeräte stark abgenutzt sind, erkennt der Wartungsassistent den drohenden Ausfall rechtzeitig und kann die betroffene Stelle lokalisieren. Die Mitarbeitenden können dann gezielt den Austausch der Räder einplanen – abhängig von Faktoren wie Arbeitsplänen, Lieferfristen oder Ersatzteillieferungen.

Mehr Infos beim Fraunhofer IEM

Foto: Dock One

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