In-Situ Qualitätskontrolle an manuellen Arbeitsplätzen durch Künstliche Intelligenz

Autoren: Stach, Dander, Witt

Kategorie: Digitale Transformation, Einsatz von KI und Robotik

Chair: Flemisch

Beitragskurzfassung:
Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, trotz variantenreicher Produkte, einem steigenden Wettbewerbsdruck und kürzeren Produktlebenszyklen, Waren mit hohem Qualitätsversprechen zu fertigen. In der Automobilzuliefererindustrie etwa ist eine 100%-Prüfung hergestellter Produkte die Regel. Das stellt sich bei manuell geprägten Prozessen besonders zeit- und kostenintensiv dar, da jene Tätigkeiten oftmals von Individualität geprägt sind.
Der hier vorgestellte Ansatz berücksichtigt eine in-situ Qualitätskontrolle für manuelle Tätigkeiten auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI). Die Methode trägt der Tatsache Rechnung, dass eine Qualitätskontrolle direkt beim Ausführen der Arbeit wirtschaftlich und zielführend ist, da ein möglicher Fehler direkt am Entstehungsort behoben werden kann.
Zur Umsetzung des hier vorgestellten Ansatzes wurde zunächst eine Vergleichsstudie von offen zugänglichen KI-Frameworks vorgenommen und geprüft, welche Entwicklungen sich für produktionstechnische Anwendungen eignen. Das nach Aufstellung einer Pugh-Matrix beste Framework wurde anschließend dazu genutzt, um ein arbeitsplatznahes Qualitätssystem zu realisieren. Der Ansatz berücksichtigt eine Trainingsprozedur für neue Anwendungsfälle, die innerhalb von ca. 30 Minuten abgeschlossen ist. Eine sich anschließende Klassifikation von IO/NIO-Teilen auf Basis der gewählten KI wurde im Rahmen des hier vorgestellten Ansatzes an verschiedenen Beispielen validiert. Erste Ergebnisse zeigen, dass selbst Kabelstecker mit einem Sichtbereich von < 2 mm zuverlässig erkannt werden.
Zum Einsatz soll das System bei manuell geprägten Tätigkeiten kommen, bei denen variantenreiche Produkte mit hohem Qualitätsanspruch gefertigt werden. Durch die arbeitsplatznahe Bereitstellung werden Folgefehler vermieden, eine Null-Fehler-Produktion ist die Folge.

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Raum 2
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Stach, Dander, Witt