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Künstliche Intelligenz im Mittelstand: Mit KI schlau prüfen und verpacken

Künstliche Intelligenz optimiert End-of-Line-Qualitätssicherung
Mit KI schlau prüfen und verpacken

Mit KI schlau prüfen und verpacken
Kameraaufnahme für die automatische, KI-basierte Qualitätsprüfung der Bauteile im End-of-Line-Prozess. Bild: Fraunhofer IPA/Foto: Hang Beom Kim
Wie künstliche Intelligenz (KI) die Qualitätssicherung und das Verpacken von Bauteilen am Ende der Produktion automatisieren kann, zeigt ein Projekt des Fraunhofer IPA mit der Witzenmann GmbH.

Damit KI tatsächlich die allseits erwarteten Wachstumsschübe bringt, muss die KI-Technologie insbesondere im Mittelstand ankommen. Den KI-Einsatz im Mittelstand zu fördern, ist daher das Ziel des 2019 eröffneten KI-Fortschrittszentrums „Lernende Systeme“ der Fraunhofer-Institute IAO und IPA. Gefördert vom Land Baden-Württemberg und der Fraunhofer-Gesellschaft bietet es verschiedene Formate zur Zusammenarbeit speziell für den Mittelstand in den Branchen Dienstleistung und Produktion an. Diese reichen von kurzen Machbarkeitsuntersuchungen oder Quick Checks bis zu Zusammenarbeiten über mehrere Monate, um einen KI-basierten Demonstrator aufzubauen.

Die Witzenmann GmbH, ein Hersteller von flexiblen, metallischen Elementen aus Pforzheim, bewarb sich zunächst um einen Quick Check, um Möglichkeiten zur Automatisierung der End-of-Line-Prozesse mithilfe von KI aufgezeigt zu bekommen. Mit einigen Hochlohnstandorten im Produktionsnetz ist eine durchgängige Prozessautomatisierung entscheidend, um den wirtschaftlichen Betrieb zu sichern.

Ansprüche an eine Automatisierung

Allerdings: Momentan wird beispielsweise die Kontrolle und Verpackung von fertigen Bauteilen noch manuell und somit kostenintensiv erledigt. End-of-Line verpackt der Mitarbeiter das Produkt sorgsam in der vorgegebenen Stückzahl in die Transportverpackung, zum Beispiel eine Gitterbox, und macht parallel auch eine finale Sichtprüfung.

Da dies die letzte Instanz vor dem Endkunden ist, ist es sehr wichtig, diesen Schritt präzise auszuführen. Entsprechende Automatisierungslösungen benötigen daher eine zuverlässige optische Qualitätskontrolle und Algorithmen zum Ablegen von Bauteilen in Gitterboxen. Herausfordernd dabei: Die Bauteile sind teilweise beweglich und nicht formstabil. Stand heute ist daher eine solche Automatisierungslösung nicht standardmäßig auf dem Markt verfügbar.

Der Quick Check ergab, dass KI-Technologien eine automatisierte Qualitätskontrolle und das roboterbasierte Verpacken der Bauteile („Bin Packing“) ermöglichen können. Forschungsbedarfe bestanden jedoch für die KI-gestützte Fehlerklassifizierung in Kombination mit automatisierten Bin-Packing-Applikationen und intelligenter Packbild-Generierung zur Roboterautomatisierung.

KI-Netz für die Bildverarbeitung

In einem geförderten Exploring Project hat das Fraunhofer IPA die Anwendung tiefer untersuchen und die genannten Forschungsbedarfe adressieren können. So wurden am IPA in einer Prüfvorrichtung für verschiedene Bauteile Aufnahmen der Bauteile mit einer Zeilenkamera gemacht und diese Aufnahmen dann annotiert. Um die für maschinelles Lernen erforderliche Datenmenge zu bekommen, vergrößerten die Forscher den Datensatz mittels „Data Augmentation“, indem sie vorhandene Bilder automatisiert bearbeiten, also rotieren, spiegeln oder Rauschen aufaddieren. Für die Auswertung der Bilder haben die Forscher ein neuronales Netz trainiert, das zwischen fehlerbehafteten und fehlerfreien Bauteilen unterscheiden kann. Mögliche Fehlertypen sind zum Beispiel Beschädigungen der Schweißnaht oder des Materials.

Für das Verpacken der Bauteile integriert das Institut Module seiner Griff-in-die-Kiste-Software bp3 in die Bin-Packing-Anwendung bei Witzenmann. Die Software ist für den Griff in die Kiste (also das Gegenteil vom Verpacken) bereits in verschiedenen Produktionen im Dreischichtbetrieb im Einsatz. Da es für das Packen der Bauteile kein vorgegebenes Muster gibt und die Variantenzahl hoch ist, soll ein KI-basierter Lagengenerator geeignete Ablagepositionen in der Kiste für den Roboter ermitteln. Diese KI-basierte Software wird in einer Simulationsumgebung mittels „Reinforcement Learning“ trainiert, sprich sie wird für erfolgreiches Ablegen „belohnt“.

Im nächsten Schritt soll bei Witzenmann ein entsprechender Demonstrator aufgebaut werden. Die Zusammenarbeit des Mittelständlers mit dem Fraunhofer IPA ist somit schon jetzt ein gelungenes Beispiel des KI-Fortschrittszentrums für den Transfer von KI-Technologien in die Praxis.

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme

Nobelstraße 12

70569 Stuttgart

www.ipa.fraunhofer.de


Zu den Autoren

Andreas Frommknecht ist Leiter der Gruppe Optische Mess- und Prüfsysteme am Fraunhofer IPA. Kay Wöltje ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe Handhabung und Intralogistik am Fraunhofer IPA.


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