制造商必须能够对机器和设备的故障立即作出反应，以避免停机。据悉，奥尔登堡弗劳恩霍夫数字媒体技术研究所IDMT的一个声学监测系统根据噪声识别生产参数是否在设定的限值内，基于人工智能的技术有助于制造商对机器状况下结论，并优化生产控制。
可靠且有据可查的机械连接点入位置：奥尔登堡的Fraunhofer IDMT正在开发用于在线生产监控的系统
奥尔登堡弗劳恩霍夫国际数据处理中心声学事件检测主管丹尼洛·霍洛西解释说：“在今天的生产环境中，汽车、飞机、光学系统、医疗设备和其他产品都是用大的单个组件制造的，然后用胶水粘合或装配在一起，机器人手臂做装配工作。元件公差起着重要作用：如果它们太大，就会导致碰撞和位移，这一错误往往被发现得太晚，从而导致计划外停机和高成本。”
为了避免这种情况并及时检测出故障技术，霍洛西和他的团队开发了智能传感器，可以直接安装到机器或设备上，并立即识别故障。最关键的是，传感器对空气中的声音很敏感，并能根据噪音识别故障。
工程师解释道：“当匹配的连接器连接在一起时，它会发出一声咔哒声，麦克风或传感器就会听到。如果没有发生咔哒声，声学监测系统会显示一个错误，这是可靠的记录，同时，通知相关工人，在自动化制造中，元数据用于过程文档和质量保证。该解决方案的一个独特特点是，维护系统可以区分无数类型的咔哒声和机械冲击，同时还能过滤出噪音干扰在嘈杂的生产环境中，不是所有的点击都是一样的，机械接头的声音与电灯开关、订书机或biro不同，你会惊讶地发现，有多少不同种类的噪音会在它们突然进入位置时产生。”
专门开发的基于人工智能的音频分析算法可以检测干扰和目标噪声，数据的处理直接在传感器上进行，完整的状态监测系统占用的空间很小：麦克风、音频信号处理技术、软件和电池目前都装在一个不超过一包香烟的外壳里，但它们也可以变得更小。小型化的解决方案有三种变体，可以很容易地集成到现有的系统中，用户还可以选择将智能维护系统连接到机器人上，或将其安装在距机器或设备几米远、具有战略价值的测量点。另外，声学解决方案的可扩展性是工业应用中使用的一个重要条件。
研究人员总结说：“实际上，为了保证质量，我们给机器一种听觉，这使得制造商能够在早期及时识别损坏迹象，减少计划外停机时间，协调车间工作流程，提高整个工厂的效率。”
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