Künstliche Intelligenz in der Produktion
und Herstellung
Julia Rose
Marketing & Design
06. August 2020
Unerwünschte Fehler in der Produktion können schnell zu Betriebsunterbrechungen und erhöhte Kosten durch anschließende Fehlerbeseitigung führen. Sie können leicht innerhalb eines Qualitätsmanagement-Prozesses übersehen werden, da sie so klein und unscheinbar ausfallen können, dass das menschliche Auge keine Chance hat diese zu entdecken. Wenn zum Beispiel mehr als 200 Produkte pro Minute über das Laufband fahren, dann ist es nicht verwunderlich, wenn Abweichungen von der Norm nicht erkannt werden. Dies belastet die Mitarbeiter (z.B. Controller) unnötig mehr, die Qualität der Produkte verringert sich und schlimmstenfalls storniert der Kunde Verträge.
Mit der richtigen Methode und Technologie können jene Fehler und Abweichungen jedoch effektiv reduziert und das Personal entlastet werden.
Die neueste Künstliche Intelligenz-Technologie ermöglicht die komplette Automatisierung von Qualitätsmanagement-Prozessen. Sie erkennt Fehler, Abweichungen und Fremdstoffe und nimmt selbstständig Klassifizierungen und Zuordnungen von Produkttypen vor. Das heißt die Technologie ist nicht nur für vorbeugende Fehlermaßnahmen zuständig, sondern auch für die Prozesse innerhalb der Produktion, indem sie diese vereinfacht und effizienter gestaltet. Dabei unterstützt sie das zuständige Personal, indem sie Fehler in Echtzeit meldet und diese auf einem Management-Dashboard aufzeigt, oder in Form eines Signales sendet. Das Signal kann unter anderem auch direkt an einen Regler oder an die Steuerung gemeldet werden, sodass entsprechende Maßnahmen vorgenommen werden können. Der Mitarbeiter wird enorm entlastet.
Der Name der Technologie ist die Blue Quality Control-Plattform, deren Kern ein Edge-AI Gerät ist, dass alle Daten lokal prozessiert. Das Gerät überprüft, zusammen mit einem Satz Komponenten (Videokameras, Sensoren, spezielle Kameras, Beleuchtung), jedes Produkt in Echtzeit auf Abweichungen und Fehler. Je nach Produktionsprozess können diese Komponenten angepasst werden, denn unterschiedliche Produkte haben auch unterschiedliche Anforderungen. Zum Beispiel kann ein Produkt aus der Lebensmittelindustrie eine andere Komponente zur Erkennung von Fehlern benötigen, als ein detailliertes technisches Gerät. Dank der modularen Architektur von Blue Quality Control sind diese Anpassungen jedoch einfach umsetzbar.
Bei der Fehlervorbeugenden Maßnahme fährt das Produkt auf dem Laufband und wird dabei in sekundenschnelle von der entsprechenden Komponente (z.B. von einer Videokamera) auf Fehler gescannt. Kleinste Abweichungen, wie Risse oder Fremdstoffe, werden erkannt und sofort gemeldet.
Bei der Klassifizierung und Zuordnung von Produkttypen, z.B. von unterschiedlichen Metallschrauben, die sich nur durch das Gewinde (Voll- und Teilgewinden) und Köpfen unterscheiden, wird das Produkt von der Edge-AI erkannt und zugeordnet. Ein Signal, das von der Lösung gesendet wird, sorgt dafür, dass das entsprechende Produkt auf ein ausgewähltes und der Klassifizierung entsprechendes Laufband geleitet wird, um dort weiter verarbeitet zu werden.
Edge AI ist eine Anwendung, deren Algorithmen der künstlichen Intelligenz direkt auf dem Gerät, auf der Hardware installiert sind und die Daten direkt gesammelt werden. Das kann beispielsweise eine Kamera, Sensoren, eine Drohne oder eine Augmented-Reality-Brille sein. So entfällt der Datentransfer zu einem Server oder einer Cloud, wie es bei klassischen Methoden ist. Einige der Vorteile von solcher Lösungen sind die Schnelligkeit und Sicherheit von der Datenbearbetung.
Durch den Einsatz neuesten Edge-Geräten, wie die aus der Nvidia Jetson-Familie, ist es nicht nur möglich, fortschrittliche KI-Algorithmen auszuführen, sondern auch energieeffizient zu nutzen.
- Reduzierte Fehlerrate
- Senkung von Kosten
- Erhöhung des Qualitätsniveaus
- Entlastung von Mitarbeitern
- Automatisierung von Qualitätsmanagement-Prozessen
Mehr Informationen zu Blue Quality Control finden Sie hier: Link
