GRIP - Geared Rope Integrity Prediction

Projektziel

GRIP (Geared Rope Integrity Prediction) zielt darauf ab, die manuellen Seilinspektionen bei Hafenkranen (Containerbrücken und Portalkrane) durch die Einführung einer KI-gestützten, vollständig digitalen Lösung zu modernisieren. Herkömmliche Inspektionen sind manuell, zeitaufwendig und arbeitsintensiv, wobei aufgrund der Krümmung nur etwa 25 % der Seiloberfläche sichtbar sind. Die Seilwartung ist ein wesentlicher Kostenfaktor – sie verursacht bis zu 1 Million Euro pro Jahr und pro Terminal für die Kranwartung –, und Inspektionen tragen erheblich zu Ausfallzeiten und Verlusten bei. GRIP nutzt ein kompaktes Inspektionsgerät mit drei Kameras, um eine vollständige Oberflächenabdeckung zu erreichen, während das Seil, bspw. im Wartungsmodus, durch die Mitte läuft. Das Videomaterial wird durch intelligente Algorithmen analysiert, die Schäden wie Drahtbrüche, Litzenvorsprünge, äußeren Verschleiß und Korrosion erkennen; die Ergebnisse werden auf einem benutzerfreundlichen Dashboard dargestellt. Daten und Ergebnisse werden zur Rückverfolgbarkeit gespeichert.

Projektgegenstand

Das Projekt zielt darauf ab, Seilinspektionen vollständig zu digitalisieren, indem ein KI-gestütztes Echtzeit-Bewertungssystem bereitgestellt wird, das Ausfallzeiten, Arbeitsaufwand und Kosten senken und gleichzeitig die Inspektionsgenauigkeit und Rückverfolgbarkeit erhöhen kann. Zu den wichtigsten Zielen gehören die automatisierte Schadenserkennung, die Echtzeitüberwachung mit Live-Anzeige von Mängeln, konfigurierbare umgebungsspezifische Parameter sowie die Erstellung entsprechender Inspektionsberichte. Die Lösung zielt auf eine durchgängige Digitalisierung ab und ermöglicht eine schnelle Analyse, den Offline-Betrieb, eine integrierte Energieversorgung sowie einen anpassungsfähigen Einsatz in Hafenterminals und verwandten Branchen.

Die Rolle des Fraunhofer CML im Projekt

Das Fraunhofer CML leitet das GRIP-Projekt und entwickelt die KI-basierte Pipeline zur Schadenserkennung, die Verarbeitung von Daten aus mehreren Kameras sowie den durchgängigen Inspektions-Workflow. Zu den Aufgaben gehören die Hardware-Integration des kompakten Inspektionsgeräts, die On-Device-Verarbeitung und der Offline-Betrieb ohne Internetzugang. Das CML arbeitet außerdem an der Datenpipeline, der zeitlichen Fehlerverfolgung, der schwellenwertbasierten Schweregradbewertung und der Erstellung nachvollziehbarer Berichte. Darüber hinaus konzentriert es sich auf die Systemkalibrierung, das Design der Benutzeroberfläche und die Anpassung an Sicherheits- und Regulierungsstandards.

Förderung und Projektlaufzeit

Die Entwicklung von GRIP im Jahr 2025 wurde durch ein Fraunhofer-internes Programm gefördert.