Im Rahmen des Forschungsprojekts PredKnit entwickeln die DITF ein innovatives System zur vorausschauenden Fehlererkennung in der Rundstrickproduktion. Ziel ist es, die Produktionsqualität zu steigern und Stillstandszeiten zu minimieren.
Die Rundstrickproduktion ist anfällig für verschiedene Fehler, die zu Qualitätsmängeln und Produktionsunterbrechungen führen können. Traditionelle Inspektionsmethoden erkennen diese Fehler oft erst, nachdem sie aufgetreten sind, was zu erhöhtem Ausschuss und Kosten führt.
PredKnit setzt auf den Einsatz von ereignisbasierten Kamerasystemen, die in Echtzeit hochauflösende Daten über den Strickprozess liefern. Diese Daten werden mittels künstlicher Intelligenz analysiert. Diese erkennt Muster, die auf potenzielle Fehler hindeuten. Durch die Integration von Machine-Learning-Algorithmen können Anomalien frühzeitig identifiziert und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.
