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Intelliway

IntelliWay – Intelligente Wege – Condition Monitoring und Predictive Maintenance für Forstwege

Kurzbeschreibung

Intakte Forstwege sind unerlässlich für die Holzlogistik. Die Wegeinfrastruktur im Wald ist eine zwingende Voraussetzung für den Abtransport des Holzes sowie eine reibungslose Rettungskette und muss vom Waldbesitzer gewährleistet werden. Gleichzeitig sind Waldwege durch den Holztransport großen Belastungen ausgesetzt. Eine mangelhafte oder ungenügende Wartung führt schnell zu erheblichen Schäden und schlimmstenfalls zur Unbefahrbarkeit. Wegebaumaßnahmen und Wegeunterhalt zählen zu den größten finanziellen Belastungen für Waldbesitzende.

In „Intelliway“ werden digitale Lösungen zur effizienten Ressourcennutzung beim Wegeunterhalt entwickelt. Das Projekt befasst sich dabei vorrangig mit Lösungsansätzen rund um die einheitliche Speicherung von Wegezustandsdaten und deren Verarbeitung.

  • Projektziel

    Ziel des Projektes ist eine effiziente Alternative zu bisherigen Ansätzen des Wegeunterhalts zu entwickeln. Durch die Bereitstellung eines digitalen Zwillings der Wegezustände im Wald soll es möglich sein, Ist-Zustände abzurufen, Beanspruchungen zu prognostizieren und optimale Zeitpunkte der Wegeunterhaltung zu ermitteln. Zusätzlich werden diese Informationen mit Kostenkalkulationsmodellen verknüpft. Im Rahmen des Projektes wird hierzu ein Demonstrator entwickelt.

  • Forschungsgegenstand

    Im Zentrum des Forschungsinteresses stehen die automatisierte Erfassung, Systematisierung und Verarbeitung von Wegezustandsdaten.

  • Methodik

    Mit Methoden des Predictive Maintenance sollen Vorhersagen zur Wegebelastung und Wegezustandsentwicklung getroffen, als Kartenmaterial abgebildet und in Echtzeit aktualisiert werden. Dies erlaubt die Feststellung des optimalen Zeitpunktes von Instandhaltungsmaßnahmen sowie deren Priorisierung.

    Basierend auf der sensorischen Erfassung des Wegezustands sowie Holzabflussmodellen werden regelbasierte Algorithmen entwickelt. Dabei handelt es sich um statische Programme anhand derer Sensordaten ausgewertet werden (z.B. zur Feststellung von Schlaglöchern oder Spurrillen). Dem so erfassten Wegabschnitt wird anschließend eine entsprechende Schadklasse sowie die zu erwartende Belastung zugewiesen.

    Für die Vorhersage der Wegezustandsentwicklung werden Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz angewandt. Dazu werden historische Daten gesammelt und eingespeist, Zustandsinformationen gewonnen und mit Faktoren in Bezug gesetzt, die den Wegezustand beeinflusst haben und zukünftig beeinflussen werden.

    Diese Informationen sollen graphisch im NavLog System als digitaler Zwilling dargestellt werden. Die Zustandserfassung sowie die damit verbundene Zustandsprognose sollen in Echtzeit aktualisierbar sein.

    Ergänzt wird das digitale Instrumentarium um ein Kalkulationswerkzeug, mit dem sich die Anwender*in die voraussichtlichen Instandhaltungs- oder Instandsetzungskosten ermitteln lassen kann. Damit entsteht eine modulare Plattform mit betrieblichen Anwendungen für ein effektives Zustandsmanagement.

  • Erkenntnisgewinn

    Fragen, zu denen im Rahmen der Umsetzung Antworten gefunden werden sollen, sind: Wie können Wegezustandsparameter für einen digitalen Zwilling kategorisiert und klassifiziert werden? Welche Daten müssen wie erhoben und ausgewertet werden, um möglichst aussagekräftige Prognosen für den Wegezustand erstellen zu können? Wie sieht eine benutzerfreundliche und zukunftsträchtige Darstellung der Daten sowie Datenverarbeitung aus? Welche Erweiterung hinsichtlich der Plattform und / oder Datenerfassung sind denkbar? Welche digitalen Integrationspotentiale ergeben sich aus der Datenerfassung und ihrer Darstellung?

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Projektsteckbrief

IntelliWay

Projektlaufzeit:

01.06.2021 bis 31.05.2024

 

Projektpartner:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Projektförderung:

Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft über seinen Projektträger, die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V. (FNR), gefördert (Förderkennzeichen 2220NR051E)

Alexander Kaulen

  • +49 (0)6078 785-27
  • alexander.kaulen@kwf-online.de
  • Spremberger Straße 1
    64823 Groß-Umstadt

Restlaufzeit: