Manuelle Qualitätskontrolle ist zeitaufwendig und fehleranfällig, da menschliche Prüfer ermüden können und leicht abgelenkt werden. Eine vielversprechende Alternative sind Kameras und Künstliche Intelligenz (KI), um die Qualitätssicherung zu automatisieren. ACP CUBIDO Digital Solutions, ein Spezialist für Analytics, Softwareentwicklung und Prozessautomatisierung, ermöglicht damit eine schnelle und zuverlässige KI-gestützte optische Qualitätskontrolle in der Produktion.
Die Herausforderung: Manuelle Qualitätskontrolle ist aufwendig und fehleranfällig
Bei einem Hersteller in der Automobilzulieferbranche gab es eine besondere Anforderung für die Qualitätssicherung: Die manuelle Montage von Bauteilen mit vielen Komponenten. Dabei ist es möglich, Komponenten zu vertauschen, fehlerhaft zu montieren oder zu vergessen. Selbst kleine Fehler können sich auf die gesamte Baugruppe auswirken und deren Funktion beeinträchtigen.
Hier ist eine Qualitätsprüfung besonders wichtig, aber aufgrund der vielfältigen Fehlermöglichkeiten auch schwierig umzusetzen. Eine manuelle Kontrolle ist zeitaufwendig und verlangsamt die Produktion. Zudem machen auch menschliche Prüfer nach einigen Stunden Arbeit Fehler, was die Ergebnisse beeinträchtigt.
Eine gute Alternative ist die automatisierte, KI-gestützte Qualitätskontrolle mit Kameras. Sie bietet eine erhöhte Genauigkeit bei der Erkennung von Fehlern und verbessert dadurch die Qualität der Produkte. Dank modernster Technik bietet sie eine konstante, zuverlässige Leistung. ACP CUBIDO entwickelt solche individuell angepassten Lösungen zur Erfassung, Analyse und Aufbereitung von Daten mit künstlicher Intelligenz.
Die Lösung: Automatisierte Qualitätskontrolle mit Kamera und Künstlicher Intelligenz
Die optische KI-Qualitätssicherung besteht aus einem Kamerasystem, einem Edge-Server zur Vorverarbeitung und Bewertung der Bilder sowie einer Cloud-Anwendung für die Speicherung der Daten und die spätere Analyse anhand wichtiger Indikatoren wie Fehlerhäufigkeit oder Fehlerart.
Für die Kamera gibt es einige Alternativen, die gemeinsam von Kunde und ACP CUBIDO individuell für die jeweilige Budgetvorgabe und Anforderung ausgesucht werden. So gibt es hochwertige Industriekameras, die per Ethernet an einen leistungsfähigen Industrie-PC oder einen Edge-Server angeschlossen werden. Auf der anderen Seite des Spektrums sind kostengünstige Minikameras, die an den Kleincomputer Raspberry Pi angebracht werden und von dort per Software gesteuert werden.
Qualitätskontrolle durch die Werker selbst
Im konkreten Fallbeispiel geht es um Bauteile in der Automobilindustrie, die aus mehreren Komponenten bestehen und manuell montiert werden. Dabei sind jeweils ganz unterschiedliche Konfigurationen möglich, was den Zusammenbau aufwendig macht.
Die Qualitätskontrolle wird von den Werkern selbst erledigt: Sie legen das fertig montierte Bauteil in eine Kamerabox und nach wenigen Sekunden werden sie auf einem Display über das Ergebnis der Kontrolle informiert. Sollten Komponenten nicht vorhanden oder falsch angebracht sein, hebt die Software den Fehler für den Werker klar erkennbar hervor.
Das System wird auf dem Shopfloor trainiert und angepasst
Die KI-Lösung muss sowohl auf fehlerfreie wie auch auf fehlerhafte Bauteile trainiert werden, damit sie die Qualitätsprobleme deutlich erkennt – in diesem Fall fehlende oder falsch platzierte Komponenten.
Grundsätzlich müssen dabei alle korrekten Konfigurationen der Komponenten einzeln gelernt werden. Häufig sind zudem mehrere Durchläufe nötig, damit die KI-Software Fehler zuverlässig erkennt. Dieser Trainingsprozess ist für neue Komponenten oder Bauteilkonfigurationen erneut notwendig und wird von den Werkern selbst umgesetzt. Dadurch arbeitet die KI-Qualitätskontrolle nach der ersten Inbetriebnahme weitgehend ohne Eingriffe durch Techniker.
Das Ergebnis: Besseres Erkennen von Qualitätsproblemen sowie fehlenden oder falschen Komponenten
Die Verwendung von KI in der Qualitätskontrolle ermöglicht unabhängig vom jeweiligen Anwendungsgebiet eine schnelle und präzise Fehlererkennung. Das System erkennt Qualitätsprobleme innerhalb von Bruchteilen einer Sekunde, was die Durchlaufzeiten in der Produktion beschleunigt.
Durch die automatische Archivierung der Bilder werden Trends in den Fehlern erkannt. Durch die kontinuierliche Datensammlung und -analyse in der Cloud ist es möglich, die Qualität über längere Zeiträume zu überwachen. Dadurch können Änderungen im Fertigungsprozess besser analysiert werden. Die optische KI-Qualitätssicherung hat somit das Potenzial, die Qualität in der produzierenden Industrie erheblich zu steigern.
