INDUSTRIE

TBI 49: KI-gestützte Automatisierung von Sicherheitstests

Ein IT-Systemhaus betreibt Cloud-Dienste, deren Sicherheit bisher klassisch manuell geprüft wurde. In diesem Test Before Invest wurde erprobt, ob KI-Sprachmodelle bei Penetrationstests in der eigenen Umgebung helfen können. Aufgrund der weitreichenden Sicherheitsregeln wurden ausschließlich lokal betriebene Open-Source-Modelle evaluiert, beratend an der Seite von Sicherheitsexperten. Die Modelle unterstützten bei Teilaufgaben, fanden den nächsten Prüfschritt aber selten selbst. Empfohlen werden weitere Tests mit größeren Modellen und die Einbettung in regelmäßige Testprozesse.

TBI 52: Inline Anomaly Detection of High Speed Extrusion Processes

Im TBI „SpringAI-Guard“ wurde vom LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen zusammen mit dem KMU Partner Tubex die frühzeitige Erkennung von Anomalien eines kombinierten Verfahrens aus Vorwärts- und Rückwärtsfließpressen (Aluminiumtubenherstellung bei hoher Taktzahl) untersucht.

Eine Linie wurde mit Körperschall- und akustischen Sensoren ausgestattet, und es wurden neben Referenzdaten Daten aus Prozessvariationen (Federkraft, Variation Federpakete, Materialänderung) gewonnen.

Mittels Feature Engineering und ML/AI Methoden wurde für eine industrielle Umsetzung der geeignetste Sensor und die wichtigsten Features bestimmt. Aufgrund der breiten Prozessfenster (Arbeitspunkte) wurde ein Verfahren offline implementiert, welches sich an den aktuellen Prozesszustand anpasst und Auffälligkeiten (Qualitätskontrolle) und Trends (predictive maintenance) zuverlässig erkennt. Auffälligkeiten wie Leerhübe, die zu Werkzeugbruch führen können, können identifiziert werden. Eine Onlineimplementierung an der Linie ist möglich.