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IDaS — Verschleißerkennung an Schiffsmotoren
EFRE-gefördertes Verbundvorhaben mit Fraunhofer IGP Rostock und IBM. Multimodale Sensorik, Frequenzanalyse und KI-gestützte Anomalieerkennung für präventive Wartung maritimer Anlagen. Dieses Projekt wurde vor der Gründung von Overfit bei S.K.M. Informatik GmbH beaufsichtigt.
Lokale KI bei Bedarf
Air-Gapped Option
Gehostet in Schwerin
Kein Overfit-Projekt
Drei Kernkomponenten
- Multimodale Sensorik (Körperschall 1-50 kHz, Luftschall, Temperatur, Druck)
- Frequenzbasierte Analyse mittels Fourier-Transformation
- KI-gestützte Anomalieerkennung mit CNN & Autoencoder
Technologie
Tech-Stack
CNNAutoencoderFourier-AnalyseKubeflowNVIDIA TritonONNXRESTPythonKubernetes
Signalverarbeitung
Transformation akustischer Sensordaten in Frequenzspektren mittels Fourier-Analyse.
KI-Modell
CNN & Autoencoder zur Mustererkennung in multimodalen Sensordaten.
MLOps Pipeline
Skalierbare Infrastruktur mit Kubeflow und NVIDIA Triton für Training und Deployment.
Echtzeit-Monitoring
Kontinuierliche Überwachung und automatische Anomalieerkennung im Betrieb.
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