Mit zunehmender Komplexität moderner Produktionsanlagen steigen die Anforderungen an eine zuverlässige, skalierbare und kosteneffiziente Instandhaltung. 

Im Vortrag wird ein innovativer Ansatz zur Digitalisierung der Instandhaltung vorgestellt: einen drahtlosen Industriesensor mit integrierter 5G-Kommunikation, der KI-Modelle direkt auf dem Sensor berechnet und sogar die gesamte Einlernphase autonom auf dem Mikrocontroller durchführt. Dadurch wird keine zusätzliche IT-Infrastruktur benötigt – kein Gateway, kein Server, keine Cloud. Die Lösung eignet sich besonders für stand-alone 5G-Campusnetze und erlaubt eine einfache, retrofitfähige Integration in neue und bestehende Anlagen.

Durch das On-Device-Learning können Sensoren direkt an der Maschine Betriebszustände erfassen, selbstständig Muster erkennen und Anomalien identifizieren, ohne dass sensible oder große Datenmengen übertragen werden müssen. Das erhöht die Ausfallsicherheit, reduziert Kosten und ermöglicht eine ressourcenschonende, datenoptimierte Instandhaltungsstrategie.

Der Vortrag zeigt, wie diese Technologie die Anforderungen des Themenfelds „Digitalisierung in der Instandhaltung und Produktion“ oder „KI in der Instandhaltung“ adressiert: von der KI-gestützten Zustandsüberwachung über nachhaltige Retrofit-Projekte bis hin zur mobilen und skalierbaren Einsatzplanung. Praxisbeispiele aus realen Anlagen demonstrieren, wie sich die Sensoren binnen Minuten installieren, einlernen und in 5G-Campusstrukturen integrieren lassen.

Was lernen die Teilnehmer:innen?

• KI-Zustandsüberwachung direkt auf drahtlosen 5G-Sensoren
• Energy Harvesting in der Industrie.
• On-Device-Learning ohne Cloud, Server oder Gateway
• Schnelle Integration in bestehende Anlagen per Retrofit

Was macht den Vortrag einzigartig?

• KI-Einlernen vollständig autonom direkt auf dem Sensor
• Praxisnahe Beispiele aus realen Produktionsanlagen
• Kombination aus 5G, Edge-KI und ressourcenschonender Instandhaltung
• Lösung nicht nur für Schwingungsexperten