20% der gesamten Kosten in der industriellen Produktion entstehen durch Maschinenausfälle. Diese Kosten entstehen durch langwierige Fehlersuche, kostenintensive Reparaturen, Folgeschäden und Produktionsausfall. Durch regelmäßige Wartung von Maschinen wird versucht Ausfälle möglichst zu vermeiden.  Die Wartung ist heute jedoch meist sehr ineffizient, da sie häufig reaktiv oder präventiv durchgeführt wird. Um diese Probleme der Maschinenbetreiber und Hersteller zu lösen, entwickelt AiSight ein Tool zur dynamischen Maschinenregelung. Dieses kann auf Basis von verschiedenen Sensordaten mit Hilfe von selbstlernenden KI-Modellen die Zeit bis zum Ausfall vorhersagen. Zusätzlich kann es dynamisch auf die Maschinensteuerung zugreifen und so die Maschinenparameter dynamisch einstellen, um den bestmöglichen Output zu generieren. Ein Prototyp des Algorithmus besteht bereits. Dieser wird im Rahmen der Förderung durch das Berliner Startup Stipendium, mithilfe eines ersten Pilotpartners, weiterentwickelt.

Teammitglieder: Matthias Auf der Mauer & Maximilian von Düring

Mentor: Prof. Dr. Stephan Matzka