FLIR Wärmebildtechnik ermöglicht autonome Inspektionen von Bergbaufahrzeugen und Lastkraftwagen in Australien

Pitcrew AI ist ein neues System, das die FLIR Wärmebild- und KI-Technologie nutzt, um die Art und Weise der Inspektion von Lastkraftwagen und Bergbaufahrzeugen zu verändern. Mithilfe eines KI-Algorithmus, der anhand einer Bibliothek von Wärmebildern trainiert wurde, kann das System Probleme im Frühstadium erkennen, bevor Geräte zerstört werden oder Fahrzeuge tödliche Unfälle auf der Straße verursachen.

Das System wurde von Industrial Monitoring & Control (IMC) für die automatische Inspektion von Lkw-Reifen im Bergbau entwickelt. Dies ist von entscheidender Bedeutung für eine kontinuierliche Betriebszeit von Lkw im Bergbau, da selbst geringfügige und nicht erkannte Schäden an einem großen Bergbaureifen, wie z. B. ein einfacher Steinschlag, zu einer vollständigen Reifenpanne führen können. Ausfälle von OTR-Reifen stellen ein großes Sicherheits- und finanzielles Risiko für den Bergbaubetrieb dar. Im schlimmsten Fall kann es zu einem Reifenbrand kommen. Wenn ein Reifenschaden nicht erkannt wird, ist es wahrscheinlicher, dass es zu ungeplanten Ausfallzeiten für den Reifenwechsel kommt, zudem können sich die Kosten für den Ersatzreifen auf 50.000 AUD belaufen. Ohne Einblick in aktuelle Reifenschäden vor Ort gestaltet sich auch die Vorausplanung des Reifenbestands schwierig und die Zeiten für den Wechsel können sich verlängern.

Wenn ein kleiner Reifenschaden sich lange genug ausdehnen kann, entsteht ein großer Hitzeschaden. Wenn es zu einem Vorfall aufgrund heißer Reifen kommt, muss ein Fahrzeug unter Umständen für mehr als 24 Stunden aus dem Verkehr gezogen werden, da es in einer Sperrzone isoliert werden muss. Dies kann zu einer erheblichen Betriebsstörung führen. Noch schlimmer ist es jedoch, wenn ein heißer Reifen nicht erkannt wird und sich zu einem Reifenbrand entwickelt. Dies kann katastrophale Folgen haben sowie teure und wichtige Maschinen zerstören. Abgesehen von den Sicherheits- und Betriebsaspekten sind Reifen zudem ein bedeutender Kostenfaktor für Bergbaubetriebe. Eine Verlängerung der Reifenlebensdauer führt zu erheblichen Einsparungen bei den Betriebskosten (OPEX).

Tim Snell, Geschäftsführer bei IMC, erläutert den Wert der Entwicklung eines neuen und verbesserten Inspektionssystems. „Wir haben im Laufe der Jahre viele verschiedene Lösungen entwickelt“, sagt Snell, „und dies ist eines der Probleme, die in großen Bergbau- und Steinbruchbetrieben bekannt sind, für die es aber seit vielen Jahren keine gute Lösung gibt.“

Die derzeitigen Methoden zur Erkennung von Reifenschäden umfassen manuelle Sichtprüfungen, die in regelmäßigen Abständen, etwa bei Schichtwechsel, durchgeführt werden. Oft ist der Geruch von verbranntem Gummi der erste Hinweis auf einen heißen Reifen. Der autonome Betrieb von Lkws verringert die Wahrscheinlichkeit einer frühzeitigen Entdeckung, da weniger häufig Inspektionen durchgeführt werden. Es gibt mehrere Beispiele für größere Reifenbrände bei autonomen Lkws.

Ausführliche Reifeninspektionen sind arbeitsintensiv und erfordern eine Stillstandszeit des Fahrzeugs, um einen „Klopftest“ durchzuführen. Bei autonomen Fuhrparks ist dies auch wieder schwieriger, da der Zugang zur Durchführung von Inspektionen eine Isolierung vor Ort und Maschinenstillstandszeiten erfordert. Mit manuellen Inspektionen lassen sich Gesteinsablösungen und andere Reifenschäden in einem frühen Stadium des Entwicklungsprozesses kaum erkennen, da sie im modernen autonomen Fuhrparkbetrieb im Bergbau nicht häufig genug durchgeführt werden können.

Es wurden enorme Investitionen in die Fahrtechnologie für autonome Fuhrparks getätigt. Aber menschliche Fahrer übernehmen neben dem Fahren auch viele andere Aufgaben im Fahrzeug. Zum Beispiel riechen sie verbrannten Gummi, hören ein Rattern oder Quietschen aus dem Motorraum oder spüren eine abnormale Vibration über den Sitz. Bislang wurde bei weitem nicht so viel in den Ersatz dieser sekundären Fahreraufgaben investiert. Um die Leistung autonomer Fuhrparks zu maximieren und die finanziellen Vorteile der Investitionen in diese Fuhrparks voll auszuschöpfen, müssen die Betreiber von Bergwerken autonome Inspektions- und Überwachungstechnologien einführen.

Der Wechsel eines Reifens an einem Bergbau-Lkw kann bis zu 50.000 AUD kosten.

Die Lösung Pitcrew AI

Bei IMC war schon länger bekannt, dass Reifenablösungen mit handgeführten Wärmebildkameras erkannt werden können. Die Inspektoren können die Kameras nutzen, um heiße Stellen zu erkennen, die durch die Reibung zwischen den einzelnen Materialien des Reifens entstehen. Diese heißen Stellen sind selbst dann sichtbar, wenn die Reifen mit Schlamm bedeckt sind, wie es bei Bergbau-Lkw der Fall ist. Bei einer Sichtprüfung auf Delaminierung muss der Reifen abgewaschen werden, um Spuren eines Einstichs in der oberen Schicht des Reifens zu erkennen. „Bei einer eingehenden visuellen Sichtprüfung könnte man es erkennen“, sagt Snell, „aber in der Praxis ist dies die einzige effektive Technologie, die ich kenne, um die Inspektionen in Echtzeit und ohne Ausfallzeiten durchzuführen.“

Das Pitcrew AI-System geht einen Schritt weiter als handgehaltene Kameras und wird als schnell einsetzbares, autarkes, solarbetriebenes Gerät geliefert, das innerhalb weniger Stunden am Rand einer Transportstraße installiert werden kann. Das von den Ingenieuren von Pitcrew AI ferngesteuerte System besteht aus einer Wärmebildkamera in Militärqualität und einem fortschrittlichen Bildverarbeitungsprozessor mit künstlicher Intelligenz. Dazu sind keine Änderungen am Standortbetrieb erforderlich. Das System kann jede Maschine überprüfen, ohne dass das Fahrzeug angehalten werden muss. Alle Fahrzeuge, die das System durchfahren, werden rund um die Uhr und 365 Tage im Jahr ohne menschliches Eingreifen überprüft.

Pitcrew AI kann selbst kleine Reifenschäden erkennen, wie z. B. Steinschläge, fehlende Stollen oder Einschnitte durch Felsen. Jedes einzelne Schadensereignis kann über eine individuelle Schadens-ID nachverfolgt werden. Nach der ersten Erkennung kann der Reifen inspiziert werden, und wenn eine Reparatur möglich ist, kann der Reifen abmontiert und repariert werden, was zu Einsparungen bei den Reifenausgaben vor Ort führt. Die Reparatur von Reifen ist deutlich umweltfreundlicher als ein neuer Reifen und kann einen wichtigen Beitrag dazu leisten, dass Bergwerke ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen.

Wenn der Reifen so beschädigt ist, dass keine Reparatur mehr möglich ist, kann der Reifen wieder eingesetzt werden, wenn der Betrieb des Fahrzeugs sicher ist. Im Falle eines Schadens, z. B. eines Einschnitts durch einen Felsen, kann die Trennung bei jedem Durchgang des Pitcrew AI-Systems verfolgt und das Wachstum überwacht werden. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen wird das Schadenswachstum prognostiziert und vorhergesagt, wann ein Reifenwechsel erforderlich ist. Dadurch können die Ausfallzeiten der Fahrzeuge im Voraus geplant werden, was ungeplante Reifenwechsel auf ein Minimum reduziert und eine effiziente Verwaltung des Reifenbestands ermöglicht.

In ähnlicher Weise können durch die Vorhersage des Verlaufs von Reifenschäden viele der Gefahren vermieden werden, die mit heißen Reifen und Reifenbränden verbunden sind. Das Pitcrew AI-System kann heiße Reifen erkennen und das Personal sofort per E-Mail, SMS oder über mehrere andere Kommunikationskanäle alarmieren. Dadurch kann ein Fahrzeug so schnell wie möglich isoliert werden, was die Sicherheit im Bergwerk erhöht. Als zusätzlichen Vorteil bietet das System ein ferngesteuertes thermografisches Inspektionssystem, mit dem das Management ein Fahrzeug aus der Ferne beurteilen kann, was die Transparenz und Intelligenz während eines Sicherheitsvorfalls im Bergwerk verbessert.

Heiße Stellen an Reifen werden mit Wärmebildtechnik erkannt.

Die Wahl der richtigen Wärmebildkamera

Bei der Automatisierung der Inspektionen entschied sich IMC für den Einsatz einer FLIR A615 Thermal Machine Vision-Kamera und trainierte ein KI-Modell, um die frühen Stadien der Ablösung zu erkennen, wie sie im Wärmebild erscheinen.

Der Aufbau einer Trainingsbibliothek war zwar eine gewaltige Aufgabe (für das Training einer KI werden Tausende von Bildern benötigt), doch Snell und der Rest seines Teams waren angenehm überrascht, wie gut das Projekt funktionierte. „Ich glaube, als wir das System zum ersten Mal live auf einer Baustelle einsetzten, bekamen wir sofort Warnmeldungen, es funktionierte wirklich einwandfrei“, sagt Snell. „Eigentlich funktioniert sonst nie etwas auf Anhieb reibungslos.“ Natürlich steckt hinter diesem Erfolg die jahrzehntelange Codierungsarbeit von IMC, die seit etwa 10 Jahren FLIR-Kameras wie die A615 vertreiben und integrieren.

Mit Pitcrew AI können Hunderte von Fahrzeugen pro Tag auf Reifenablösung überprüft werden.

Pitcrew AI-System mit FLIR-Kamera im Einsatz.

Es ist zu beachten, dass an den meisten Standorten, an denen ein Pitcrew AI-System eingesetzt wird, in der Regel ein zweites System am Eingang zur Reifenwerkstatt installiert ist. Dieses System dient als zusätzliche Sicherheitskontrolle, um das Personal zu warnen, bevor ein möglicherweise heißer oder gefährlich beschädigter Reifen in die Werkstatt gebracht werden kann.

Eine typische Reaktion, die das Pitcrew-Team hört, ist: „Wir haben bereits ein TPMS mit Reifentemperatursensoren, wir brauchen diese Art von System nicht.“ Das Pitcrew AI-System ist eine perfekte Ergänzung zu bestehenden TPMS. Ein Beispiel aus jüngster Zeit: Heißes Öl aus einem Lkw-Turbo spritzte auf einen Reifen und löste einen kleinen Brand auf der äußeren Lauffläche des Reifens aus. Das interne TPMS registrierte einen Temperaturanstieg am brennenden Reifen von weniger als zwei Grad gegenüber dem benachbarten Reifen, da die thermische Masse und das Volumen des Reifens den Sensor vom Feuer auf der Deckschicht isolierten. Das Pitcrew AI-System kann thermische Anomalien der Deckschicht sofort erkennen. Diese Informationen können direkt an bereits vorhandene TPMS-Plattformen oder Reifenmanagement-Softwarepakete weitergeleitet werden.

Das Pitcrew AI-System bietet ein benutzerfreundliches Web-Dashboard, das von jedem Ort mit Internetanschluss zugänglich ist. Die Schnittstelle ist für mobile Geräte und Nutzer mit schlechten Netzverbindungen optimiert, da dies die häufigste Art des Zugriffs durch die Nutzer unserer Website ist. Es stehen detaillierte Prüfprotokolle und automatische Berichte zur Verfügung. Die Daten geben Aufschluss über den Bergwerksbetrieb und ermöglichen die Überwachung des Bergwerkszustands. Wird beispielsweise ein typischer Schadenstyp an einer bestimmten Reifenposition festgestellt, kann dies bedeuten, dass eine Instandhaltung der Transportwege, Bänke oder Arbeitsbereiche erforderlich ist. So wird sichergestellt, dass Schäden an Reifen und Lkw-Komponenten minimiert und die Produktivität erhöht werden.

In der modernen, vernetzten Welt ist ein System nur dann effektiv, wenn es nahtlos in andere Systeme integriert werden kann, um so einen maßgeschneiderten, standortspezifischen Workflow zu gestalten. Pitcrew AI bietet eine flexible RESTful API (Open API, Swagger) für die Integration mit Systemen von Drittanbietern. Damit lassen sich automatisch Arbeitsaufträge oder Auftragstickets für die Inspektion oder den Austausch von Reifen generieren oder die bidirektionale Kommunikation mit Softwareplattformen für das Fuhrpark- oder Bergwerksmanagement umsetzen.

Mehr als nur Reifeninspektionen

Das zugrundeliegende Pitcrew AI-System wurde ursprünglich für schwere Straßenfahrzeuge entwickelt. Ein ähnliches FLIR-Kamerasystem wird bereits zur automatischen Erkennung von Bremsproblemen bei geländegängigen Lkw eingesetzt. Dieses System versorgt Behörden mit Informationen über die Einhaltung von Vorschriften und die Fuhrparkbetreiber mit Daten zur vorausschauenden Wartung.

Während die Reifen das häufigste Problem bei Bergbau-Lkws sind, sind Probleme mit den Bremsen das häufigste Problem von Lkw-Fahrern, die im Gelände unterwegs sind. Autonome thermische Inspektionssysteme an Schwerlastkontrollstellen und anderen Haltestellen entlang der Straße können die Straßenverkehrsbehörden auf frühe Anzeichen eines Bremsversagens hinweisen und ermöglichen gezielte statt stichprobenartige Kontrollen. In Australien werden Bremsdefekte an Lkw als Mitursache für fast 40 Prozent aller Lkw-Unfälle genannt, weshalb in diesem Bereich dringend gehandelt werden muss.

Die automatisierte Lösung kann für die Kontrolle von Hunderten von Fahrzeugen pro Tag in einem Bergwerk oder an einer Autobahnausfahrt eingesetzt werden. „Es gibt keine Einschränkungen“, sagt Snell. „Man kann alle zwei Sekunden ein Fahrzeug bearbeiten.“

Snell hofft, dass sich Pitcrew zu einer weit verbreiteten Lösung entwickeln wird. „Es soll in ganz Australien zum Standard werden“, sagt er, und er sieht auch ein weltweites Potenzial. Obwohl der Prozess der Zusammenarbeit mit den örtlichen Straßenbaubehörden zur Installation der Systeme langwierig war, hat das Unternehmen in den letzten fünf Jahren große Fortschritte erzielt. Bisher sind sie von Australien, Papua-Neuguinea und Neuseeland aus tätig und haben sogar Systeme in Südafrika installiert. „Ich glaube, es gibt nichts, was uns davon abhalten könnte, überall auf der Welt tätig zu werden.“

Besuchen Sie die Pitcrew-Website und erfahren Sie mehr über die Automobil- und Industrielösungen von FLIR.