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Micropsis KI verbessert bei Robotern die Auge-Hand-Koordination, so dass die Roboter in Echtzeit auf ihre Umgebung reagieren können. Mirai-gesteuerte Roboter können so leicht mit Varianzen umgehen und erlernen zudem neue Aufgaben in nur wenigen Stunden.
Diese Eigenschaften sind auch bei der automatisierten Dichtheitsprüfung gefragt. Diese Leckageprüfung spielt insbesondere in der Produktion von Kühl- und Klimatechnik eine wichtige Rolle. Mithilfe einer Schnüffelsonde, die derzeit vom Menschen entlang von Kupferrohrleitungen und Kompressoren geführt wird, werden Dichtungen und Lötstellen auf austretendes Gas und Kältemittel überprüft. Mit diesem „Kühlschrank-Schnüffeln“ ist eine genaue Leckortung möglich.
Suche nach dem Leck
Bislang konnte diese spezielle Qualitätskontrolle nicht automatisiert werden, denn die Lötstellen variieren. Jede Rückseite eines Kühlschranks ist beispielsweise einzigartig, was Position, Farbe und Form seiner Lötpunkte angeht – für einen klassischen Industrieroboter ein unüberwindbares Hindernis. Die monotone, zeitintensive und teils ergonomisch ungünstige Tätigkeit, die Schnüffelsonde bis auf einen Millimeter an die Rohre zu führen, blieb daher bisher dem Menschen vorbehalten.
Die Standardlösung, die Micropsi Industries in Kooperation mit der Atec GmbH Automatisierungssoftware aus Freiburg anbietet, schafft nun Abhilfe. Das Besondere: Dank der KI-Steuerung Mirai ist sie generisch in diversen industriellen Bereichen einsetzbar. Die Prüfung ist für Hersteller und Serviceunternehmen von Klima- und Kühlgeräten gleichermaßen relevant wie für Unternehmen in der Automobil- oder der Halbleiterindustrie – egal ob Wärmepumpe, Kühlschrank, Klimaanlage im Auto oder Raumklimatechnik.
Im Einsatz bei BSH
Am spanischen Standort der BSH Hausgeräte GmbH haben Mirai-gesteuerte Roboter den richtigen Riecher für das „Kühlschrank-Schnüffeln“: Die Steuerung wird von BSH eingesetzt, um Kühlmittelleitungen von Kühlschränken zu erkennen und zu prüfen.
„Die Erkennung von Leckagen im Kühlkreislauf war bislang aufgrund der hohen Variabilität in der Position der Teile, des Aussehens der Verbindungen und der hohen Anzahl von Varianten immer ein manueller Prozess“, erklärt Javier Chasco Echeverria, Ingenieur für den Bereich Industrie 4.0 bei BSH. „Mit der Machine-Learning-Technologie von Mirai haben wir ein Problem gelöst, das sich mit herkömmlicher Automatisierungstechnologie nicht lösen ließ. Alle Zykluszeit-, Genauigkeits- und Leistungs-KPIs wurden erreicht und unsere Produktivität und Qualität verbessert. Wir betrachten dies als eine Schlüsseltechnologie, an der wir weiterarbeiten werden, und werden Mirai in Zukunft auch für andere anspruchsvolle Anwendungen in Betracht ziehen.“
Micropsi Industries GmbH
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