Digitales Zwillingssystem

Umfassende Digitalisierung:

Der digitale Zwilling des Parks ermöglicht die digitale Transformation von Managementelementen wie Personen, Fahrzeugen, Objekten, Umwelt, Energie und Veranstaltungen im Park.

Technische Merkmale und Vorteile des digitalen Zwillingssystems

1. Umfassende Digitalisierung: Der digitale Zwilling des Parks ermöglicht die digitale Transformation von Managementelementen wie Personen, Fahrzeugen, Objekten, Umwelt, Energie und Veranstaltungen im Park.
2. Intelligenz für alle Prozesse: Sie umfasst intelligente Anwendungen in verschiedenen Phasen der Parkplanung, des Baus und des Managements und ermöglicht so ein digitales Management über den gesamten Parklebenszyklus.
3. Umfassende Visualisierung: Über die zentrale Plattform des digitalen Zwillings können Nutzer nahtlos zwischen verschiedenen räumlichen und visuellen Szenenmodellen navigieren und wechseln – von einzelnen Einheiten bis hin zu Systemen, von Außen- bis Innenräumen und von 2D bis 3D.
4. Echtzeit und interaktiv: Die Plattform des digitalen Zwillings kann den Betriebszustand des Parks in Echtzeit überwachen und mit dem physischen Park interagieren. Dies ermöglicht die Verschmelzung und Zusammenarbeit virtueller und physischer Räume.

Kernfunktionen und Anwendungen

Sicherheit und Schutz

Die digitale Zwillingsplattform kann Daten verschiedener Sicherheitsgeräte im Park, wie z. B. Überwachungs-, Zutrittskontroll- und Brandschutzsysteme, integrieren und so ein umfassendes, mehrschichtiges Sicherheitsnetzwerk aufbauen.

Sie bietet eine Echtzeitvisualisierung von Personenbewegungen, Fahrzeugbewegungen und dem Status von Sicherheitsgeräten in verschiedenen Bereichen des Parks.

Im Falle eines Sicherheitsvorfalls, wie z. B. unbefugtem Zutritt oder einem Brand, kann die Plattform schnell Notfallprotokolle aktivieren, den Vorfallsort genau lokalisieren und dem Sicherheitspersonal den optimalen Reaktionsweg und die optimale Lösung bieten.

Betriebs- und Wartungsmanagement

Durch präzise Warnungen vor Geräteausfällen und effiziente Wartungsplansimulationen reduzieren wir Verluste und Ausfallzeiten durch unerwartete Geräteausfälle.

Die Plattform ermöglicht die Echtzeitüberwachung und -analyse von Energieverbrauchsdaten und optimiert Energienutzungsstrategien zur Energieeinsparung und Emissionsreduzierung. Dadurch werden die Betriebskosten des Parks gesenkt.

Dienstleistungen zur Unternehmensansiedlung und Investitionsförderung

Die intuitiven und umfassenden Anzeigefunktionen des Parks ermöglichen eine präzise Ausrichtung auf Zielunternehmen und steigern so die Erfolgsquote bei der Ansiedlung von Investitionen deutlich.

Die Ansiedlung hochwertiger Unternehmen bringt nicht nur Kapital und Projekte ein, sondern fördert auch die Optimierung und Modernisierung der Industriestruktur des Parks.

Gebäudeüberwachung

Die Gebäude des Parks werden digitalisiert und kontinuierlich über ein fortschrittliches System überwacht, wodurch eine Echtzeitverfolgung ihres Betriebszustands gewährleistet ist.

Dies verbessert nicht nur die Betriebseffizienz durch Automatisierung, sondern ermöglicht auch die Überwachung des Energieverbrauchs, was zur Optimierung der Nutzung und Kostensenkung beiträgt.

Datenintegration und -analyse

Die digitale Zwillingsplattform sammelt und analysiert große Datenmengen aus dem Park und unterstützt die Manager bei der Entscheidungsfindung.

Durch die Datenanalyse werden potenzielle Probleme und Optimierungsmöglichkeiten im Parkbetrieb identifiziert, was zu einer verbesserten Gesamtbetriebseffizienz führt.

KI-gestützte hochpräzise visuelle Inspektion

Die KI-gestützte hochpräzise visuelle Inspektion ist eine fortschrittliche Erkennungsmethode, die Technologien der künstlichen Intelligenz integriert. Sie ermöglicht eine präzise und schnelle Prüfung und Bewertung von Produkten oder Objekten durch intelligente Bildanalyse.

Technisches Prinzip

Der Kern der KI-gestützten hochpräzisen visuellen Inspektion liegt in der Integration von Computer Vision und Deep Learning. Der Workflow umfasst typischerweise mehrere Phasen: Bildaufnahme, Merkmalsextraktion, Modelltraining und Ergebnisanalyse. Dabei kommen jeweils hochentwickelte Technologien und Algorithmen zum Einsatz. Das System lernt anhand großer Bilddatenmengen, einzigartige Merkmale von Zielobjekten zu extrahieren. Während der eigentlichen Inspektion vergleicht es diese Merkmale mit Beispieldaten, um eine präzise Erkennung und Klassifizierung durchzuführen.

1. Bilderfassung: Hochauflösende Bildaufnahme mit Kameras oder Scannern, um präzise visuelle Daten des Zielobjekts zu erhalten.
2. Vorverarbeitung: Bildoptimierungsprozesse wie Rauschunterdrückung, Kontrastanpassung und Normalisierung verbessern die Datenqualität für die nachfolgende Analyse.
3. Bildsegmentierung: Isolierung von ROIs (Regions of Interest) vom Hintergrundrauschen, um die Erkennung auf relevante Bereiche zu fokussieren.
4. Merkmalsextraktion: Nutzung von Deep-Learning-Modellen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), zur Identifizierung und Abstraktion kritischer Merkmale aus visuellen Daten.
5. Merkmalsabgleich: Vergleich extrahierter Merkmale mit trainierten Referenzmodellen zur Überprüfung der Einhaltung vordefinierter Spezifikationen.
6. Ergebnisausgabe: Bereitstellung präziser Prüfergebnisse in Echtzeit zur Integration in Automatisierungssysteme oder Qualitätssicherungs-Workflows.

Technische Vorteile

1. Hohe Präzision: Die KI-gestützte visuelle Inspektion erkennt selbst kleinste Defekte wie Mikrorisse, subtile Farbabweichungen oder unregelmäßige Formen und gewährleistet so eine außergewöhnliche Produktqualität mit mikroskopischer Genauigkeit.
2. Hohe Effizienz: Die Hochgeschwindigkeitserkennung übertrifft die Leistung herkömmlicher manueller Inspektionen deutlich. In der Elektronikfertigung können KI-Systeme beispielsweise mehrere Teile pro Sekunde prüfen und so die Produktionszyklen drastisch verkürzen.
3. Konsistenz und Zuverlässigkeit: Unabhängig von menschlicher Ermüdung oder emotionalen Schwankungen gewährleistet das System über lange Betriebszeiten eine stabile Leistung und einheitliche Prüfstandards.
4. Geringere Arbeitsabhängigkeit: Durch die Automatisierung des Prüfablaufs minimiert das System die Abhängigkeit von manuellen Vorgängen, reduziert menschliche Fehler und optimiert die Arbeitskosten.

Anwendungsszenarien

1. Industrielle Fertigung: KI-gestützte visuelle Inspektion wird häufig zur automatisierten Qualitätskontrolle und Fehlererkennung in der Fertigung eingesetzt. Sie identifiziert Mikrodefekte wie Kratzer, Dellen und Risse auf Bauteiloberflächen präzise und liefert Erkennungsgeschwindigkeiten von unter einer Sekunde mit einer Konsistenz und Präzision, die die manuelle Inspektion übertrifft. Echtzeitüberwachung ermöglicht frühzeitige Warnungen vor Qualitätsabweichungen und ermöglicht so schnelle Korrekturmaßnahmen zur Minimierung von Risiken und Ausschuss.
2. Pharmaindustrie: In der Pharmaproduktion gewährleisten KI-basierte visuelle Systeme fehlerfreie Verpackung und Abfüllung durch die Prüfung von Blisterpackungen, Kapseln und Flüssigkeitsfüllungen. Die Technologie erkennt fehlende Tabletten, Oberflächenschäden, unklare Chargencodes und Verpackungsmängel und gewährleistet so die Produktintegrität und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
3. Metallbearbeitung und -zerspanung: KI-basierte Systeme messen präzise Teileabmessungen und Oberflächenrauheit und stellen sicher, dass die Komponenten innerhalb der definierten Toleranzen bleiben. Dies garantiert eine gleichbleibende Produktqualität und reduziert die Abhängigkeit von manuellen Messungen.

KI-gestützte industrielle Akustikdiagnostik

Die KI-gestützte industrielle Akustikdiagnostik ist eine innovative Technologie zur Anlageninspektion. Sie nutzt künstliche Intelligenz, um die Geräusche industrieller Anlagen während des Betriebs zu analysieren und zu identifizieren. Dadurch wird der Zustand der Anlagen präzise beurteilt und potenzielle Fehler erkannt. Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Erläuterung der KI-gestützten industriellen Akustikdiagnostik:

Technologieprinzip

1. Schallerfassung: Mikrofone oder Sensoren werden an oder in der Nähe der überwachten Anlage angebracht, um die während des Betriebs erzeugten Schallsignale zu erfassen.
2. Merkmalsextraktion: Fortschrittliche Signalverarbeitungstechnologien und Algorithmen des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um wichtige Merkmalsinformationen wie Frequenz, Amplitude, Klangfarbe und andere relevante akustische Parameter aus den erfassten Schallsignalen zu extrahieren.
3. Intelligente Analyse: Die extrahierten Merkmalsinformationen werden mit einer vordefinierten Fehlermerkmalsbibliothek verglichen. Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen werden die Schallsignale intelligent analysiert und ausgewertet, um festzustellen, ob an der Anlage Störungen oder Anomalien vorliegen.

Anwendungsvorteile

1. Berührungslose Erkennung: KI-basierte industrielle Auskultation erfordert keinen direkten Kontakt mit der Anlage und eliminiert so Sicherheitsrisiken, die bei kontaktbasierten Erkennungsmethoden entstehen können.
2. Echtzeitüberwachung: Das System ermöglicht eine Echtzeitüberwachung der Anlage und ermöglicht so die frühzeitige Erkennung und Warnung vor potenziellen Störungen. So werden Produktionsunterbrechungen durch unerwartete Ausfälle vermieden.
3. Hohe Präzision: Durch fortschrittliche Algorithmen und umfangreiches Datentraining bietet KI-basierte industrielle Auskultation eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Fehlererkennung.
4. Breite Anwendbarkeit: Die Technologie ist auf eine Vielzahl von Industrieanlagen anwendbar, darunter Motoren, Getriebe, Pumpen, Transformatoren und mehr, und ist daher vielseitig in verschiedenen Branchen einsetzbar.