Das Werk im bulgarischen Plovdiv ist für Schneider Electric ein wichtiges Produktionszentrum in Europa, das 28 Länder mit Produkten wie Elektroverteiler und Schutzschalter beliefert. Solche miniaturisierten elektrischen Komponenten bringen bei der Herstellung jedoch verschiedene Herausforderungen mit sich, beispielsweise kann das Löten ein sehr komplizierter Prozess sein, der große Präzision erfordert.
Um Lötfehler zu vermeiden, kommen oft Lötinspektionssysteme mit hochauflösenden Kameras und industrieller Bildverarbeitung zum Einsatz. Diese Lötinspektion mit herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen stellte sich laut Martin Yordanov, Leiter des Bereichs Verfahren und Wartung im Schneider Electric-Werk Plovdiv, allerdings immer mehr als Herausforderung dar.
Langjährige Partnerschaft
Daher machte er sich über Schneiders Partner-Ökosystem Exchange auf die Suche nach einem Partner zur Verbesserung des Lötinspektionsprozesses und entschied sich für Cognex, auch weil sich die langjährige Partnerschaft bewährt hat: In den letzten 20 Jahren hat Cognex zahlreiche Bildverarbeitungs- und Rückverfolgungssysteme an Schneider-Electric-Werke weltweit geliefert.
Eine der größten Herausforderungen im Werk Plovdiv war laut Yordanov die Automatisierung des Prüfprozesses. Da sich die Smart-Kameras von Cognex aber in eine Vielzahl von Industrieprotokollen einbetten lassen, können mit jeder SPS kommunizieren. Die intelligente Kamera In-Sight D900 mit integrierter Deep-Learning-Technologie hat daher dazu beigetragen, das Management des Lötprozesses im Werk Plovdiv zu verbessern.
Intelligenz in Kamera eingebettet
„Die gesamte Intelligenz ist in die Kamera eingebettet, so dass sie keinen externen Computer oder Controller benötigt“, sagt Christophe Denis, Global Account Manager bei Cognex. „Dabei ermöglicht Deep-Learning-Technologie Anwendern die Kombination von künstlicher Intelligenz mit einer umfassenden Palette herkömmlicher Bildverarbeitungsalgorithmen.“ Mit dem Deep Learning können die Smart-Kameras durch Beispiele lernen, gute und schlechte Teile zu unterscheiden. „Mit diesen Deep-Learning-Prüflösungen sind die Anwendungen im Werk viel einfacher zu lösen und liefern präzise Ergebnisse“, sagt Yordanov.
Durch die Automatisierung des Inspektionsprozesses konnte der Ausschuss während des gesamten Herstellungsprozesses erheblich reduziert werden, betont Yordanov. „Wir gehen davon aus, dass wir jedes Jahr 40.000 Euro einsparen werden“, so Yordanov. „Daher wird sich die Investition in weniger als 2 Jahren amortisieren.“
Partnerschaft intensvieren
Daher wollen Cognex und Schneider Electric diese Partnerschaft weiter intensvieren. Denis verweist hier auf den Einsatz von Deep Learning und KI, um Inspektion- und Rückverfolgbarkeits-Lösungen voranzutreiben. Als zweiten Schwerpunkt sieht er die Entwicklung gemeinsamer Lösungen mit Schneider Electric. „Wir bei Cognex verfügen über ein umfangreiches Fachwissen im Bereich der industriellen Bildverarbeitung, Schneider Electric im Bereich der Datenanalyse von industriellen Prozessen. Daher gibt es ein großes Potenzial für eine erfolgreiche weitere Zusammenarbeit.“
Cognex will zudem weitere Produkte auf der Plattform Schneider Electric Exchange hinzufügen, beispielsweise das im April 2022 vorgestellte Bildverarbeitungssystem In-Sight 2800. „Dieses beinhaltet ebenfalls Deep-Learning-Technologie, allerdings auf andere Weise. Es ist einfacher zu bedienen und zu implementieren und erfordert keine speziellen Kenntnisse, um es einzurichten, so dass jeder Benutzer von den integrierten Deep Learning-Möglichkeiten profitieren kann“, verdeutlicht Denis.
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