Deep Learning-basierte Methoden zur Fehlererkennung sind traditionellen Methoden aufgrund der stetig steigenden Komplexität technischer Systeme und der damit verbundenen Flexibilität und Skalierbarkeit von Deep-Learning-Techniken überlegen. Dieser Beitrag stellt die KrakenBox vor − einen autonomen Deep Learning-basierten Fehlerdetektor für Cyber-Physische-Produktions-Systeme (CPPS). Dieser nutzt ein in der Komplexität speicherreduziertes Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerk, das zur Online-Fehlererkennung geeignet ist und auf einer eingebetteten Plattform wie dem NVIDIA Jetson AGX Xavier oder der Google Coral Edge TPU eingesetzt werden kann. Dieser Beitrag beschreibt die Architektur der KrakenBox und demonstriert ihre Anwendung anhand von zwei Fallstudien.
