Torsten Kaiser

Im Mittelpunkt dieses Projekts stand die Entwicklung einer intelligenten Analyseplattform für moderne BLDC-Heckmotoren von E-Bike-Antrieben.

Ziel war es, sämtliche internen Messdaten wie Strom, Spannung, Temperaturen, Drehmomente und Sensorzustände in Echtzeit auszulesen und analysierbar zu machen.

Die Daten wurden über Busprotokolle sowie spezielle Debugschnittstellen übertragen und anschließend über ein selbst entwickeltes LabVIEW-Tool visualisiert.

Besonders wichtig war dabei die Kombination aus Echtzeitdarstellung, schneller Datenspeicherung und intelligenter Fehleranalyse.

Das Tool ermöglichte detaillierte Fahrprofile, Diagnosefunktionen und eine grafische Darstellung aller relevanten Zustände.

Entwickler konnten damit Softwarefehler, Ablaufprobleme und EMV-Störungen wesentlich schneller erkennen.

Gerade während EMV-Tests zeigte sich der enorme Vorteil der Plattform: Störungen durch elektromagnetische Einstrahlungen konnten direkt in den Logdaten sichtbar gemacht und anschließend gezielt behoben werden.

Dadurch konnten Entwicklungszeiten massiv reduziert und Software-Updates deutlich schneller bereitgestellt werden.

Besonders herausfordernd war die hohe Datenrate der übertragenen Informationen.

Die Plattform musste Datenströme ohne Verzögerung speichern, visualisieren und gleichzeitig performant bleiben.

Deshalb wurde ein spezielles Softwarekonzept entwickelt, das keine Datenverluste zuließ und eine stabile Echtzeitaufzeichnung ermöglichte.

Die grafische Benutzeroberfläche wurde bewusst so entwickelt, dass selbst Service- oder Testmitarbeiter ohne tiefes Entwicklungswissen die Daten interpretieren konnten.

Dadurch wurde das Tool nicht nur für Entwickler, sondern auch für Testfahrer, Serviceabteilungen und Qualitätsanalysen nutzbar.

Im Laufe der Jahre entwickelte sich das System von einem einfachen Datenlogger zu einer vollständigen Analyseplattform für das gesamte Fahrzeugsystem – inklusive Akku, Bediengerät, Motorsteuerung und Kommunikationsschnittstellen.

Dieses Projekt beschäftigte sich mit der Entwicklung eines intelligenten Vorprüfstands für Joystick-Bediengeräte im Bereich elektrischer Mobilitätssysteme.

Ziel war es, Joysticks bereits vor der finalen Montage vollständig zu kalibrieren und zu prüfen, um spätere Zerlegearbeiten und Fehlerkosten zu vermeiden.

Der Prüfstand arbeitete mit definierten Kraftauslenkungen in mehreren Achsen.

Über Sensorik und Messwerterfassung konnten sämtliche Joystickpositionen analysiert und mit hinterlegten Grenzwerten verglichen werden.

Die Software übernahm Kalibrierung, Zweipunktabgleich, Qualitätsprüfung und die automatische Bewertung des Prüflings.

Dadurch entstand ein hochautomatisierter Prüfprozess mit deutlich höherer Produktionsqualität.

Zusätzlich konnten geprüfte Komponenten markiert und direkt für die weitere Montage freigegeben werden.

Besonders die Kombination aus Sensorik, Messtechnik und intelligenter Software machte den Prüfstand zu einem wichtigen Werkzeug innerhalb des Produktionsprozesses.

Industrial AI beschreibt die Verbindung klassischer industrieller Messtechnik mit moderner künstlicher Intelligenz und datengetriebenen Systemen.

Sensoren, Produktionsanlagen und Embedded-Systeme erzeugen täglich enorme Datenmengen.

Durch intelligente Analyse dieser Informationen entstehen völlig neue Möglichkeiten für Entwicklung, Produktion und Service.

Besonders spannend ist die Idee eines vollständigen digitalen Produktlebenszyklus.

Jedes Produkt könnte seine eigene Datenhistorie besitzen – von der Entwicklung über die Produktion bis hin zum Service beim Kunden.

Dadurch ließen sich Fehler frühzeitig erkennen, Wartungen vorhersagen und Qualitätsabweichungen automatisch analysieren.

Die Zukunft industrieller Systeme liegt nicht mehr nur in höherer Leistung, sondern in intelligenter Datenverarbeitung und automatisierter Erkenntnisgewinnung.

Unternehmen, die heute beginnen künstliche Intelligenz sinnvoll in ihre Prozesse zu integrieren, werden langfristig deutlich flexibler, effizienter und innovativer arbeiten können.

Aus einer privaten Idee zur eigenen Hochzeit entstand eine vollständig selbst entwickelte Fotobox auf Basis einer Canon DSLR, Raspberry Pi und Arduino.

Der Arduino übernahm Countdown, Lichtsteuerung und Benutzerinteraktion.

Der Raspberry Pi kümmerte sich um WLAN-Kommunikation, Galerieverwaltung und automatische Bildbereitstellung.

Gäste konnten sich live auf einem Display sehen und Bilder direkt über eine lokale Galerie abrufen.

Besonders spannend war die Kombination aus Embedded-Systemen, Netzwerktechnik und kreativer Benutzerinteraktion.

Die Fotobox entwickelte sich über die Jahre zu einem ausgereiften privaten Engineering-Projekt.

Dabei standen nicht kommerzielle Interessen im Vordergrund, sondern vielmehr die technische Herausforderung und die Freude am Entwickeln intelligenter Systeme.