Die Fertigung mit Computer Vision verbessern

Effizienz ist in der Fertigung entscheidend und wirkt sich unmittelbar darauf aus, ob ein Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und seine Kundschaft zufriedenstellt. Da sie Produktivität, Kosten und Gewinne beeinflusst, ist Effizienz ein wesentlicher Faktor für den Erfolg eines Unternehmens. In einem sich ständig wandelnden Markt suchen Unternehmen fortlaufend nach Möglichkeiten, ihre Effizienz zu steigern, um die Konkurrenz zu übertreffen und den sich verändernden Bedürfnissen ihrer Kundschaft gerecht zu werden.

Eine wichtige Möglichkeit, die Effizienz in der Fertigung zu steigern, ist der Einsatz von Computer Vision. Diese Technologie umfasst verschiedene Anwendungen und Aufgaben wie die Objekterkennung in Echtzeit, Segmentierung und Klassifizierung. Damit lässt sich sicherstellen, dass Produkte Qualitätsstandards erfüllen, und es können verschiedene Schritte des gesamten Produktionsprozesses optimiert werden. Durch den Einsatz dieser Technologien können Hersteller ihre Betriebsleistung und Produktzuverlässigkeit deutlich verbessern, was letztlich zu größerer Kundenzufriedenheit und geschäftlichem Erfolg führt.

Computer Vision in der Fertigung#

Technologie spielt in der Fertigungsindustrie seit jeher eine entscheidende Rolle. Von Maschinen in der Produktionshalle bis hin zur Entwicklung anspruchsvoller Automatisierungssysteme setzt die Fertigungsbranche kontinuierlich auf neue Technologien, um verschiedene Abläufe zu verbessern und effizienter zu gestalten. Trotz dieser Fortschritte steht die Branche weiterhin vor mehreren Herausforderungen. Wie kann künstliche Intelligenz (AI) dabei helfen?

Die Integration von KI in Fertigungsprozesse bietet vielversprechende Lösungen, um die Effizienz zu steigern, die Produktqualität sicherzustellen und langjährige Herausforderungen anzugehen. Sehen wir uns an, wie KI-gestützte Technologien wie Computer Vision Veränderungen in der Fertigung bewirken können.

Produkte zählen und verfolgen#

Computer Vision lässt sich einsetzen, um Produkte auf Montagebändern zu zählen. Durch die genaue Erfassung der produzierten Stückzahl können Hersteller Produktionsraten überwachen, Bestände verwalten und sicherstellen, dass Produktionsziele erreicht werden. Funktionen zur Objektzählung können die betriebliche Effizienz steigern und dazu beitragen, während des gesamten Fertigungsprozesses eine gleichbleibende Qualitätskontrolle aufrechtzuerhalten.

Abb. 1. Ultralytics YOLOv8-Modell zählt Kartons auf einem Montageband (Quelle: SAP).

Produkte auf Fehler prüfen#

Eine weitere Möglichkeit, Fertigungsprozesse mithilfe von Vision AI effizienter zu gestalten, ist das Erkennen von Produktfehlern. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können Fehler an Gegenständen erkennen. In der Pharmafertigung lassen sich damit beispielsweise Risse, Absplitterungen oder Verunreinigungen auf Tabletten erkennen, während diese das Fließband entlanglaufen.

Wird ein fehlerhaftes Teil entdeckt, kann das System automatisch dessen Entfernung veranlassen. So bleibt die Produktqualität erhalten und es wird sichergestellt, dass nur Produkte, die die Prüfung bestehen, die Produktionslinie weiter durchlaufen.

Abb. 2. Das Ultralytics-YOLOv8-Modell erkennt eine beschädigte und eine verunreinigte Tablette mit Konfidenzwerten von jeweils 0,95 und 0,99. Bild vom Autor.

Präzise Oberflächenprüfung mit Segmentierung#

Computer-Vision-Modelle lassen sich auch für die Instanzsegmentierung trainieren, die sich besonders für die präzise Oberflächenprüfung in der Fertigung eignet. Mit dieser Technologie lässt sich die Oberfläche von Produkten segmentieren, um kleinste Fehler wie Kratzer, Dellen oder ungleichmäßige Beschichtungen zu erkennen. Zum Beispiel:

• Metallteilefertigung: In der Automobil- oder Luft- und Raumfahrtindustrie kann die Instanzsegmentierung eingesetzt werden, um Metallteile auf Oberflächenfehler zu prüfen. Durch die Analyse der gesamten Oberfläche kann das System auch kleinste Mängel erkennen, die die Leistung oder Haltbarkeit des Teils beeinträchtigen könnten.
• Textilherstellung: In der Textilproduktion kann die Segmentierung Unregelmäßigkeiten in Stoffmustern erkennen oder Mängel wie Risse, Flecken und Farbabweichungen aufspüren. So wird sichergestellt, dass für Endprodukte nur hochwertige Textilien verwendet werden.
• Herstellung elektronischer Geräte: Bei elektronischen Geräten kann die Segmentierung Leiterplatten auf Fertigungsfehler wie Lötfehler, fehlende Bauteile oder falsch ausgerichtete Komponenten prüfen. Das trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit und Funktionsfähigkeit elektronischer Produkte zu gewährleisten.

Abb. 3. Computer-Vision-Modell zur Erkennung und visuellen Lokalisierung von Fehlern auf Stahlblechen mithilfe der Instanzsegmentierung.

Vorteile von Computer Vision in der Fertigung#

Höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit#

Computer Vision steigert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Fehlererkennung erheblich, indem die Produktionslinie rund um die Uhr kontinuierlich überwacht wird. Unregelmäßigkeiten werden sofort gemeldet, sodass unmittelbare Rückmeldungen und eine ständige Kontrolle gewährleistet sind.

Dieses unmittelbare Feedback und die kontinuierliche Überwachung ermöglichen:

• Schnelle Korrekturmaßnahmen
• Eine kürzere Verweildauer fehlerhafter Produkte in der Produktionslinie
• Eine deutliche Verringerung des Risikos, dass fehlerhafte Produkte zu Kunden gelangen

Durch die schnelle Erkennung und Reaktion hält die Erkennung in Echtzeit hohe Qualitätsstandards aufrecht und verhindert, dass sich potenzielle Probleme verschärfen.

Senkung der Arbeitskosten und Ausschussquoten#

Computer Vision kann die Arbeitskosten senken, indem der Prüfprozess automatisiert und der Bedarf an manuellen Qualitätskontrollen verringert wird. Diese Automatisierung reduziert nicht nur die Zahl der benötigten Mitarbeitenden, sondern minimiert auch menschliche Fehler und verbessert dadurch die Effizienz und Genauigkeit des Fertigungsprozesses.

Betrieb rund um die Uhr und höherer Durchsatz#

Computer-Vision-Systeme können ohne Pausen durchgehend arbeiten, anders als menschliche Prüfkräfte. So können Produktionslinien rund um die Uhr laufen, ohne dass die Qualität leidet. Das erhöht den Durchsatz und verbessert die Nutzung der Fertigungsressourcen. Durch die kontinuierliche Überwachung und unmittelbare Rückmeldung werden Abweichungen von Qualitätsstandards schnell behoben, was zu einer gleichbleibenderen Produktqualität führt. Dies kann wiederum die Kundenzufriedenheit steigern und Rücksendungen sowie Beschwerden verringern.

Herausforderungen von Computer Vision in der Fertigung#

Implementierungskosten und Integration in bestehende Systeme#

Die Einführung von Computer-Vision-Systemen erfordert erhebliche Anfangsinvestitionen in Hardware, Software und Infrastruktur, was kleinere Hersteller einschränken kann. Außerdem kann die Integration neuer KI-gestützter Objekterkennungssysteme in bestehende Fertigungsprozesse und Technologien komplex und zeitaufwendig sein. Für einen reibungslosen Betrieb sind sorgfältige Planung und Umsetzung erforderlich.

Erforderliche Schulungen und Fachkenntnisse für den Betrieb#

Der Betrieb und die Wartung von Computer-Vision-Systemen erfordern Fachwissen und spezielle Kenntnisse. Regelmäßige Schulungen sind nötig, damit die Belegschaft über die neuesten Technologien und Methoden auf dem Laufenden bleibt. Außerdem können KI-Systeme falsch-positive oder falsch-negative Ergebnisse liefern und dadurch zu fehlerhaften Erkennungen führen. Der Umgang mit diesen Ungenauigkeiten ist entscheidend, um die Produktqualität und betriebliche Effizienz aufrechtzuerhalten. Dazu müssen die Modelle kontinuierlich verbessert, die Konfidenzschwellen für Erkennung und Klassifizierung angepasst und Rückkopplungsschleifen eingerichtet werden, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit des Systems mit der Zeit zu verbessern.

Wartung und Aktualisierung des Erkennungssystems#

Regelmäßige Wartung und Aktualisierungen sind unerlässlich, damit das Erkennungssystem effizient läuft. Dazu gehören Softwareaktualisierungen, die Neukalibrierung der Sensoren und die Behebung technischer Probleme. Dazu zählen beispielsweise Sensorstörungen, etwa wenn Kameras aufgrund von Hardwareschäden keine Bilder ordnungsgemäß aufnehmen, Softwarefehler, durch die das System abstürzt oder falsche Ergebnisse liefert, sowie Übertragungsfehler, die zu Datenverlust oder Datenbeschädigung führen.

Was bringt die Zukunft?#

Intelligente Bestandsverwaltung#

Computer Vision wird intelligentere Systeme für die Bestandsverwaltung ermöglichen. Automatisierte Systeme mit Computer Vision überwachen kontinuierlich die Lagerbestände, erkennen Abweichungen und optimieren die Nachbestellung. Dadurch sinkt die Wahrscheinlichkeit von Lieferengpässen und Überbeständen, sodass Hersteller optimale Lagerbestände halten können. Das kann erhebliche Vorteile mit sich bringen, darunter:

• Kosteneinsparungen: Indem Hersteller Überbestände vermeiden, können sie Kosten für die Lagerung überschüssiger Waren einsparen, etwa hohe Lagergebühren und das Risiko, dass Produkte veralten. Gleichzeitig lassen sich durch weniger Lieferengpässe kostspielige Produktionsverzögerungen und entgangene Verkäufe vermeiden, wenn der Bestand aufgebraucht ist.
• Höhere betriebliche Effizienz: Automatisierte Systeme für die Bestandsverwaltung vereinfachen die Nachbestellung und verringern den Bedarf an manuellen Eingriffen. Das verbessert die betriebliche Effizienz insgesamt und gibt Mitarbeitenden mehr Zeit für strategische Aufgaben.
• Bessere Beziehungen zu Lieferanten: Genaue Bestandsdaten ermöglichen es Herstellern, ihre Beziehungen zu Lieferanten effektiver zu gestalten, pünktliche Lieferungen sicherzustellen und eine zuverlässige Lieferkette aufrechtzuerhalten.

Abb. 4. Computer Vision zur Überwachung der Lagerbestände.

Autonome Montagelinien#

Computer Vision kann eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung vollständig autonomer Montagelinien spielen. Diese Linien können Abläufe dynamisch an Echtzeitdaten anpassen und dadurch flexibler und effizienter arbeiten. Erkennt ein Computer-Vision-Modell beispielsweise einen Defekt an einer Maschine, kann es diese Information an ein separates Steuerungssystem übermitteln. Dieses leitet Aufgaben automatisch an andere Maschinen weiter und gewährleistet so einen kontinuierlichen Produktionsfluss ohne menschliches Eingreifen. Zu den möglichen Vorteilen zählen kürzere Ausfallzeiten, höhere Produktivität, gleichbleibende Produktqualität und geringere Betriebskosten.

Die wichtigsten Erkenntnisse#

In diesem Artikel haben wir die Bedeutung von Effizienz in der Fertigung hervorgehoben und gezeigt, wie Computer Vision sie deutlich steigern kann. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können dank ihrer Flexibilität bei unterschiedlichen Aufgaben eine zentrale Rolle dabei spielen, Prozesse in verschiedenen Fertigungsbranchen zu optimieren. Sie ermöglichen eine höhere Genauigkeit, niedrigere Betriebskosten und die konsequente Einhaltung hoher Produktqualitätsstandards. Insgesamt lässt sich Computer Vision in verschiedenen Phasen des Fertigungsprozesses einsetzen und ist damit ein vielseitiges Werkzeug in diesem Bereich.

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