SEIL-KI – Entwicklung einer selbstversorgenden Einheit zur Intelligenten Last- und Komponentenüberwachung in seilgeführten Transportsystemen

Seilgeführte Transportsysteme wie Seilbahnen werden heute überwiegend durch periodische, manuelle Inspektionen überwacht, Momentaufnahmen, die eine unmittelbare Reaktion auf entstehende Schäden erschweren. Im Forschungsprojekt SEIL-KI entwickelt das IFF der Universität Stuttgart gemeinsam mit der Altosens GmbH und der iotec GmbH ein modulares, KI-gestütztes Condition-Monitoring-System, das sicherheitsrelevante Komponenten kontinuierlich, ortsunabhängig und ohne externe Energieversorgung überwacht.

Das System vereint erstmals drei Schlüsseltechnologien: eine hochsensitive, kraftmessende Unterlegscheibe (Altosens) zur direkten Messung der Vorspannkraft an Schraubverbindungen, eine domänenspezifische KI-Modellbibliothek des IFF zur automatisierten Interpretation der Betriebsdaten sowie ein energieautarkes Edge-System (iotec) auf Basis von Energy Harvesting.

Im Fokus der IFF-Arbeiten stehen die Entwicklung physikbasierter KI-Modelle (Physics-Informed Machine Learning) zur Zustandsbewertung von Tragstrukturen, Antrieben und windbedingten Einflüssen sowie eine Low-Code-Plattform, über die auch Anwenderinnen und Anwender ohne KI-Kenntnisse Modelle konfigurieren und direkt auf Edge-Geräten bereitstellen können. Über standardisierte Schnittstellen (OPC UA, ONNX) lässt sich die Lösung nahtlos in bestehende industrielle Infrastrukturen einbinden.

Ziel ist eine deutlich präzisere und effizientere Instandhaltung: die frühzeitige Erkennung kritischer Zustände, weniger manuelle Prüfprozesse und eine höhere Betriebssicherheit, auch in abgelegenen, infrastrukturschwachen Regionen. 

SEIL-KI wird im Rahmen des Niedersächsischen Innovationsförderprogramms für Forschung und Entwicklung in Unternehmen durch die NBank, die Europäische Union und das Land Niedersachsen gefördert. Laufzeit: 24 Monate.