Batch #6
Kategorie: Fertigungs- & Verfahrenstechnik
Das Spin-off AEsy der RWTH Aachen kombiniert die Acoustic Emission Technologie mit intelligenter Datenauswertung auf Basis des Machine Learning und bietet erstmals ein Zustandsüberwachungssystem zur frühzeitigen Verschleiß- und Schadensdetektion von Gleitlagern in Windenergieanlagen. Dabei werden relevante Zustandsparameter, die auf ein Spontanversagen von Gleitlagern hindeuten, extrahiert. Auf diese Weise kann frühzeitig in die Anlagensteuerung eingegriffen, ein Spontanversagen verhindert und die Lebensdauer der Gleitlager und somit der gesamten Anlage verlängert werden. Mit AEsy wird eine Condition Monitoring-as-a-Service-Lösung angeboten, die die kontinuierliche Zustandsüberwachung auf Basis der Acoustic Emissions Technologie aktiv mit der Anlagensteuerung verknüpft.
Der 12-wöchige HIGH-TECH.NRW Accelerator hat sich für uns als äußerst wertvoll und hilfreich erwiesen. Besonders das interdisziplinäre Mentorenteam hat uns mit fachlichem Tiefgang und praxisnaher Expertise unterstützt. Wir konnten unsere Ziele eigenständig verfolgen und dabei jederzeit auf das starke Netzwerk sowie den Austausch mit den anderen Teams zurückgreifen. Die inspirierenden Interaktionen und die kontinuierliche Begleitung haben uns in unserer Entwicklung maßgeblich vorangebracht. Herzlichen Dank an das Mentorenteam und die Programmmanager des HIGH-TECH.NRW Accelerator.
Florian Wirsing