Sensorik und KI Das holographische Prinzip für Predictive Maintenance nutzen

Verschleiß an metallischen Teilen lässt sehr gut am Klang feststellen. Daraus können dann Instandhaltungsstrategien abgeleitet werden. Soll dieses Prinzip - in der Physik holographisches Prinzip genannt - auf komplexe Maschinen angewendet werden, muss maschinelles Lernen zum Einsatz kommen.

Die Physik definiert Schall als eine Vibration, die sich als hörbare Welle durch ein Übertragungsmedium wie Gas, Flüssigkeit oder Festkörper ausbreitet. Die meisten Geräusche, die wir hören, werden durch Festkörper erzeugt. Selbst bei der menschlichen Sprache ist dies der Fall. Denn da wir beim Sprechen auch gleichzeitig atmen müssen, ist die Muskelspannung der Stimmlippen perfekt abgestimmt, um Stimme zu erzeugen.

Und Klang löst etwas in uns aus! Manchmal geschieht dies jedoch unterbewusst. Wenn Menschen ein merkwürdiges Geräusch hören, wie zum Beispiel das Klirren eines Teelöffels im Glas oder ein niederfrequentes Brüllen aus der Ferne, dann kommt es oft automatisch zu einer Körperreaktion: Unter Umständen empfinden wir ein dubioses Gefühl potenzieller Gefahr, das sich in Form von Gänsehaut zeigt. Was bei uns Menschen funktioniert, um uns zu warnen, funktioniert auch bei der vorausschauenden Wartung von Maschinen aller Art.