ImaB-Edge
Intelligente, multimodale und autarke Bauwerksprüfung mittels Edge-Computing
Die Herausforderung
Ingenieursbauwerke wie Brücken, Kläranlagen oder Staudämme sind essenzielle Elemente der technischen Infrastruktur und daher logistisch und volkswirtschaftlich gesehen von höchster Relevanz. Gleichzeitig ist ihre gewissenhafte Instandhaltung für die Sicherheit tausender Menschen unerlässlich. Dafür gibt es zahlreiche Lösungsansätze, die entweder großen Personal- und Materialaufwand oder erheblichen Cloud-Speicherplatz benötigen. Die zunehmende Zahl von vernetzten Geräten und Sensoren, das „Internet of Things“ (IoT), ermöglicht vielfältige und neue Anwendungen. Sie sorgt aber auch für eine rasant wachsende Datenmenge.
Das Projekt
In diesem Projekt soll ein modular konfigurierbares Vor-Ort-System („ImaB-Edge“) als Alternative zu derzeitigen Lösungen speziell für die vorausschauende Instandhaltung von kritischer Infrastruktur entwickelt werden. Die Verarbeitung von Daten an ihrem Entstehungsort (Edge-Computing) hilft, damit effizient umzugehen und stärkt dabei die Funktionalität, Nachhaltigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Wirtschaftlichkeit von Elektronikanwendungen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Vernetzung. Infrastrukturbetreiber, Forschungs- und Prüfeinrichtungen für Baumaterialien, Hardwareproduzenten, Softwareentwickler und Bauunternehmen arbeiten zusammen an einer kompletten Systemlösung zur Überwachung kritischer Bauwerke der Infrastruktur. Neben Autobahnbrücken sollen in Zukunft auch an Bahnanlagen, Tunneln, Dämmen etc. kritische Zustände oder signifikante Veränderungen frühzeitig erkannt werden, damit entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden können.
Unser Beitrag
Zum Projekt ImaB-Edge tragen wir bei microsensys unser anwendungsspezifisches Know-how zur Entwicklung von robusten, an Umweltbedingungen und unterschiedliche Einsatzorte (Beton, Asphalt, usw.) angepassten Sensoren zur Zustandserfassung bei und entwickeln und produzieren Hardware, um fortwährend zuverlässige Messdaten aufzunehmen. Diese können dann in einem Knotenpunkt gesammelt und später mittels Künstlicher Intelligenz analysiert und bewertet werden. Service-Teams und Betreiber haben so stets den Überblick über den Zustand ihrer Bauwerke, um rechtzeitig und gut informiert handeln zu können.
Auch das einfache Ausleseverfahren und die lange Haltbarkeit unserer Technik kommen dem Projekt zugute. Außerdem kümmern wir uns um Mustererkennung der Sensordaten, um daraus das aktuelle und zukünftige Bauwerksverhalten ableiten zu können: Präzise Werte für Predictive Maintenance.
Wenn Sie noch mehr über unser Projekt erfahren wollen, besuchen Sie unsere Projekt-Website.