Projektdarstellung im Rahmen der Internetpräsenz der Themenplattform Digital Production and Engineering am Zentrum Digitalisierung.Bayern

Name des Projektes und Zielsetzung:

PMS-fNIRS –Intelligentes ethikgeprüftes Predictive Maintenance-System mit fNIRS basiertem BCI

PreMain4.0: Entwicklung eines intelligenten Predictive-Maintenance-Systems durch Integration digitaler, technischer Daten aus einer Smart-Database mit empirischen Daten einer Wartungssituation durch Analyse ereignisbezogener Gehirnaktivitäten mittels fNIRS, auf Basis eines selbstlernenden, logischen Algorithmus.

Förderkennzeichen IUK-1709-0016//IUK542/002

Konsortialführer inkl. Kontaktdaten und Projektpartner:

Konsortialführer:

Technische Universität München ( TUM )Professur für Neuroelektronik - Prof. Dr. Bernhard WolfrumKontakt: Herr Lennart Weiß Telefon: 089/28910848

Mangelberger Elektrotechnik GmbHWerkbereich EntwicklungKontakt: Dr. Stefan Hertl / Jürgen Mangelberger

Telefon: 09171 / 9799-333

Datum der schriftlichen Förderbewilligung: 11.01.2018

Geplantes Ende des Projektes: 04/2020

Projektbeschreibung und aktueller Stand des Projektes (max. 2.000 Zeichen inkl. Leer-zeichen; Milestone-Reports können als pdf beigefügt werden)

Projektbeschreibung:

Ziel ist die Entwicklung eines intelligenten Predictive-Maintenance-Systems zur erstmaligen, vorausschauenden Instandhaltung einer Produktionsanlage und Werkhalle durch Gedanken-unterstützte Schadenserkennung, -bewertung und -beurteilung mittels fNIRS. Im Rahmen des Projekts soll durch funktionale Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) die Aktivitäten eines Probanden bei der Bewältigung unterschiedlicher technischer Aufgabenstellungen untersucht und ausgewertet werden. Die gesammelten Smart Data Informationen sollen eine automatisierte Erkennung einer individuellen Problemstellung durch die Maschine ermöglichen und somit eine bislang unerreichte Form einer Mensch-Maschinen Kommunikation schaffen.

Aktueller Stand des Projekts:

Bislang wurde eine Softwareumgebung zur Durchführung von psychovisuellen Experimenten in MATLAB implementiert. Diese erlaubt die Applikation visueller Stimuli auf einem Bildschirm, deren zeitliche Integration mit aufgenommenen fNIRS-Messdaten und eine anschließende Datenanalyse für verschiedene Sensoranordnungen. Ein erster Datensatz umfasst insgesamt 50 Tests und eine Messzeit von 12 h. Zehn Probanden nahmen in 3 verschiedenen Experimenten mit den folgenden Bedingungen teil: (i) Augen offen / Augen geschlossen, (ii) Farbenklassifikation rot / grün / blau, (iii) Formenklassifikation Quadrat / Kreis / Dreieck. Aktuell werden verschiedene Filtermethoden und Kanalselektionskriterien für die Datenanalyse implementiert und im Hinblick auf die Klassifikationsresultate untersucht. Anhand der Erkenntnisse und definierten Aufgabenstellungen wurde ein Konzept zur Erfassung, Strukturierung und Integration der erforderlichen Prozessdaten auf Seiten der Maschine bzw. Anlagen erarbeitet um diese in Folge mit den fNIRS Daten zu synchronisieren. Teil davon ist beispielsweise das Ermitteln von anlagenspezifischen Daten, Eigenschaften und Informationen sowie in Folge geeigneter Maßnahmen.

URL Projekthomepage: –

Geschäftsstelle Zentrum Digitalisierung.Bayern

Lichtenbergstr. 8 | 85748 Garching

T +49 (0) 89 248-8071-00 | F +49 (0) 89 248-8071-03

info@zd-b.de | www.zentrum-digitalisierung.bayern

Geschäftsführer: Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred Broy | Geschäftsführer: Dr. Holger Wittges

Vorsitzender des Verwaltungsrats: MD Dr. Bernhard Schwab

Kreissparkasse München Starnberg Ebersberg

IBAN: DE 41 7025 0150 0028 3465 91 | BIC: BYLADEM1KMS

Steuernummer: 143/241/16010

Umsatzsteuer-Identifikationsnummer: DE 309 917 221

Geschäftsstelle Zentrum Digitalisierung.Bayern | Staatsbetrieb im Geschäftsbereich des Bayerischen Staatsministeriums für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie.

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