KI in der Produktion - Optische Identifikation von Fehlern

Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen Lösungen zur Nutzung moderner KI-Methoden zur Automatisierung folgender Funktionen:

• Überwachung von Bauteilen auf Defekte, Unregelmäßigkeiten (Fehler)
• Oberflächeninspektion
• Identifikation der Größe und der Position von Defekten
• Bestimmung der Lage von Bauteilen
• Identifikation von Bauteilen
• Zählen von Teilen bzw. Objekten

Unser Erkennungsverfahren zeichnet sich durch eine besonders einfache Einbindbarkeit in bestehende Produktionsumgebungen aus, so dass bestehende Funktionen zur Qualitätskontrolle einfach erweitert, entlastet oder ersetzt werden können. Der Aufwand zur Erfassung von Trainingsdaten ist dabei sehr gering, da unser System lernt, wie reguläre IO-Teile aussehen und darauf aufbauend Abweichungen vom Normalzustand als Fehler erkennen kann. Die Klassifikation von Fehlern ist zudem erklärbar (Erklärbare KI), da die Abweichungen in Form von Einfärbungen auf Bildern sichtbar gemacht werden können.

Werkerassistenz-Lösungen für die Industrie

Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen Assistenzsysteme für Ihre Werker zur Verkürzung von Anlernphasen und zur Vermeidung von Fehlern. Folgende Funktionen können dabei abgebildet werden:

• Werkererkennung per ID-Scan (z.B. Token, Chipkarte)
• Darstellung von personalisierten Arbeitsanweisungen auf einem Display (z.B. Panel-PC, Tablet)
• Integration von Arbeitsanweisungen in Form von Videos
• Freigabe von Werkzeugen im Arbeitsprozess (z.B. Schrauber)
• Scan von Teilenummern (z.B. Barcodes, Data-Matrix-Codes)
• Erkennung der korrekten Durchführung von Arbeitsschritten per Kamera (KI-basierte Erkennung)
• Erfassung von Prozessparametern zur dynamischen Erzeugung von Rückmeldungen an den Werker
• Dokumentation von Arbeitsschritten in Form von Fotos
• Übergabe von Prozessparametern an externe Systeme (z.B. QMS, SAP-System, SQL-Datenbank)

Referenzen

„Durch die gemeinsame Entwicklung und den Aufbau zweier Montagearbeitsplätze haben wir einen weiteren großen Schritt in Richtung Digitalisierung vollzogen. Nicht nur die Werkerassistenzfunktionen zur interaktiven Führung der Werker, sondern auch das direkte Speichern und Aufbereiten der Prozessdaten hilft uns dabei eine lückenlose Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.“

Philipp Heinemann, Head of Process Development | Divided Stabilizer Bars, Mubea Fahrwerksfedern GmbH

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Kontakt

Steinbeis Forschungszentrum Smart Production

Leiter
Prof. Dr.-Ing. Tobias Pfeifroth
Prof. Dr.-Ing. Nico Brehm

Anschrift
Hinter dem Hammer 7
99734 Nordhausen
E-Mail: info{at}smart-production-systems.de