Fertigung mit Computer Vision verbessern

Effizienz ist in der Fertigung unverzichtbar, da sie sich direkt darauf auswirkt, ob ein Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt und seine Kunden zufriedenstellt. Um die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und Gewinne zu erhöhen, wird Effizienz zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor eines Unternehmens. In einem sich ständig wandelnden Markt suchen Unternehmen kontinuierlich nach Möglichkeiten, ihre Effizienz zu verbessern, um Wettbewerber zu übertreffen und den sich verändernden Anforderungen ihrer Kunden 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 Echtzeit-Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung, die dazu beitragen können, sicherzustellen, dass Produkte Qualitätsstandards erfüllen, und verschiedene Schritte des gesamten Produktionsprozesses zu optimieren. Durch die Implementierung dieser Technologien können Hersteller ihre Betriebsleistung und die Zuverlässigkeit ihrer Produkte deutlich verbessern, was letztlich zu höherer Kundenzufriedenheit und größerem Geschäftserfolg führt.

Computer Vision in der Fertigung#

Technologie spielt in der Fertigungsindustrie seit jeher eine entscheidende Rolle. Von Maschinen in der Produktionshalle bis zur Entwicklung ausgefeilter Automatisierungssysteme hat die Fertigungsbranche kontinuierlich neue Technologien eingesetzt, um verschiedene Abläufe zu verbessern und effizienter zu gestalten. Trotz dieser Fortschritte steht die Branche weiterhin vor mehreren Herausforderungen. Wann kann also Künstliche Intelligenz (AI) eingesetzt werden?

Die Integration von AI in Fertigungsprozesse bietet vielversprechende Lösungen, um die Effizienz zu steigern, die Produktqualität sicherzustellen und lang bestehende Herausforderungen zu bewältigen. Sehen wir uns an, wie AI-gestützte Technologien wie Computer Vision Veränderungen in der Fertigung vorantreiben können.

Produkte zählen und verfolgen#

Computer Vision kann eingesetzt werden, um Produkte auf Montagelinien zu zählen. Durch die genaue Erfassung der Anzahl produzierter Artikel können Hersteller Produktionsraten überwachen, Bestände verwalten und sicherstellen, dass Produktionsziele erreicht werden. Funktionen zur Objektzählung können die betriebliche Effizienz steigern und dazu beitragen, eine gleichbleibende Qualitätskontrolle während des gesamten Fertigungsprozesses aufrechtzuerhalten.

Abb. 1. Ultralytics YOLOv8-Modell beim Zählen von Kartons auf einer Montagelinie (Quelle: SAP).

Artikel auf Mängel prüfen#

Eine weitere Möglichkeit, wie Vision AI Fertigungsprozesse effizienter gestalten kann, ist die Erkennung von Produktmängeln. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können eingesetzt werden, um Mängel an Artikeln zu erkennen. In der pharmazeutischen Fertigung kann die Technologie beispielsweise verwendet werden, um Defekte an Tabletten zu erkennen, etwa Risse, Absplitterungen oder Verunreinigungen, während die Tabletten die Montagelinie durchlaufen.

Wenn ein fehlerhaftes Teil gefunden wird, kann das System eine automatisierte Reaktion auslösen, um den fehlerhaften Artikel zu entfernen. So bleibt die Produktqualität erhalten und es werden nur einwandfreie Produkte weitertransportiert.

Abb. 2. Ultralytics YOLOv8-Modell bei der Erkennung einer beschädigten und einer verunreinigten Tablette mit einer Genauigkeit von 95 % bzw. 99 %. Bild vom Autor.

Präzise Oberflächenprüfung mit Segmentierung#

Verschiedene Computer-Vision-Modelle können auch für die Instanzsegmentierung trainiert werden, da diese für eine präzise Oberflächenprüfung in der Fertigung besonders nützlich sein kann. Mit dieser Technologie lässt sich die Oberfläche von Produkten segmentieren, um kleinste Mängel wie Kratzer, Dellen oder ungleichmäßige Beschichtungen zu erkennen. Zum Beispiel:

• Herstellung von Metallteilen: 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 selbst 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 oder Farbabweichungen identifizieren. So wird sichergestellt, dass für die Endprodukte nur hochwertige Textilien verwendet werden.
• Herstellung elektronischer Geräte: Bei elektronischen Geräten kann die Segmentierung Leiterplatten auf Fertigungsfehler wie Lötfehler, fehlende Komponenten oder Fehlausrichtungen prüfen. Dies trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit und Funktionalität elektronischer Produkte zu erhalten.

Abb. 4. Computer-Vision-Modell zur Vorhersage 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 deutlich, indem die Produktionslinie rund um die Uhr kontinuierlich überwacht wird. Unregelmäßigkeiten werden sofort gemeldet, sodass unmittelbares Feedback und eine durchgängige Überwachung gewährleistet sind.

Dieses unmittelbare Feedback und die kontinuierliche Überwachung ermöglichen:

• Schnelle Korrekturmaßnahmen
• Eine kürzere Verweildauer fehlerhafter Produkte auf der Linie
• Eine deutliche Verringerung des Risikos, dass fehlerhafte Artikel Kunden erreichen

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

Senkung der Arbeitskosten und Ausschussquoten#

Computer Vision kann Arbeitskosten senken, indem der Prüfprozess automatisiert wird und manuelle Qualitätskontrollen entfallen. Diese Automatisierung reduziert nicht nur die benötigte Mitarbeiterzahl, sondern minimiert auch menschliche Fehler und verbessert dadurch die Effizienz und Genauigkeit des Fertigungsprozesses weiter.

Betrieb rund um die Uhr und höherer Durchsatz#

Computer-Vision-Systeme können im Gegensatz zu menschlichen Prüfern kontinuierlich ohne Pausen arbeiten. Dadurch können Produktionslinien rund um die Uhr betrieben werden, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, was zu höherem Durchsatz und einer besseren Nutzung der Fertigungsressourcen führt. Die kontinuierliche Überwachung und die unmittelbaren Rückkopplungsschleifen stellen sicher, dass Abweichungen von den Qualitätsstandards umgehend behoben werden, wodurch eine gleichmäßigere Produktqualität entsteht. Dies kann wiederum zu höherer Kundenzufriedenheit und weniger Rücksendungen oder Beschwerden führen.

Die Herausforderungen von Computer Vision in der Fertigung#

Implementierungskosten und Integration in bestehende Systeme#

Die Implementierung von Computer-Vision-Systemen erfordert erhebliche Anfangsinvestitionen in Hardware, Software und Infrastruktur, was für kleinere Hersteller eine Einschränkung darstellen kann. Außerdem kann die Integration neuer AI-gestützter Objekterkennungssysteme in bestehende Fertigungsprozesse und Technologien komplex und zeitaufwendig sein. Ein reibungsloser Betrieb erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung.

Erforderliche Schulungen und Fachkenntnisse für den Betrieb#

Der Betrieb und die Wartung von Computer-Vision-Systemen erfordern spezielles Wissen und besondere Fähigkeiten. Kontinuierliche Schulungen sind notwendig, damit die Belegschaft über die neuesten Technologien und Methoden informiert bleibt. Außerdem können AI-Systeme falsch-positive oder falsch-negative Ergebnisse liefern, was zu fehlerhaften Identifikationen führt. Der Umgang mit diesen Ungenauigkeiten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Produktqualität und der betrieblichen Effizienz. Dazu gehört, die Modelle kontinuierlich zu verfeinern, die Konfidenzschwellen für Erkennung und Klassifizierung anzupassen sowie Rückkopplungsschleifen zu implementieren, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit des Systems im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wartung und Aktualisierung des Erkennungssystems#

Regelmäßige Wartung und Aktualisierungen sind entscheidend, damit das Erkennungssystem effizient arbeitet. Dazu gehören Softwareaktualisierungen, die Neukalibrierung von Sensoren und die Behebung auftretender technischer Probleme. Zu den technischen Problemen, die möglicherweise behoben werden müssen, gehören Fehlfunktionen von Sensoren, etwa wenn Kameras aufgrund von Hardwareschäden Bilder nicht ordnungsgemäß aufnehmen, Softwarefehler, die zum Absturz des Systems oder zu falschen Ausgaben führen, sowie Übertragungsfehler, die Datenverlust oder Datenbeschädigung verursachen.

Was bringt die Zukunft?#

Intelligente Bestandsverwaltung#

Computer Vision wird intelligentere Systeme zur Bestandsverwaltung ermöglichen. Automatisierte Systeme mit Computer Vision werden Bestandsmengen kontinuierlich überwachen, Abweichungen erkennen und Prozesse zur Bestandsauffüllung optimieren. Dadurch sinkt die Wahrscheinlichkeit von Fehlbeständen und Überbeständen, sodass Hersteller optimale Bestandsmengen aufrechterhalten können. Dies kann erhebliche Vorteile mit sich bringen, darunter:

• Kosteneinsparungen: Durch die Vermeidung von Überbeständen können Hersteller Kosten für die Lagerung überschüssiger Bestände einsparen, etwa hohe Lagergebühren und das Risiko, dass Produkte veralten. Andererseits hilft die Verringerung von Fehlbeständen, kostspielige Produktionsverzögerungen und Umsatzeinbußen zu vermeiden, wenn der Bestand aufgebraucht ist.
• Höhere betriebliche Effizienz: Automatisierte Systeme zur Bestandsverwaltung optimieren die Prozesse zur Bestandsauffüllung und verringern den Bedarf an manuellen Eingriffen. Dies verbessert die betriebliche Effizienz insgesamt und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
• Bessere Lieferantenbeziehungen: Genaue Bestandsdaten ermöglichen es Herstellern, Lieferantenbeziehungen effektiver zu verwalten, pünktliche Lieferungen sicherzustellen und eine zuverlässige Lieferkette aufrechtzuerhalten.

Abb. 5. Computer Vision überwacht Bestandsmengen.

Autonome Montagelinien#

Computer Vision kann eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung vollständig autonomer Montagelinien spielen. Diese Linien werden in der Lage sein, Abläufe anhand von Echtzeitdaten dynamisch anzupassen, wodurch sie flexibler und effizienter werden. Erkennt ein Computer-Vision-Modell beispielsweise einen Defekt an einer Maschine, kann es diese Daten an ein separates Steuerungssystem übermitteln, das Aufgaben automatisch an andere Maschinen umleitet. So bleibt der Produktionsfluss ohne menschlichen Eingriff aufrechterhalten. Dies kann zu mehreren Vorteilen führen, darunter weniger Ausfallzeiten, höhere Produktivität, gleichbleibende Produktqualität und niedrigere Betriebskosten.

Wichtige Erkenntnisse#

In diesem Artikel haben wir die Bedeutung der Effizienz in der Fertigung und die Möglichkeiten von Computer Vision zur deutlichen Steigerung dieser Effizienz hervorgehoben. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können dank ihrer Flexibilität für verschiedene Aufgaben eine grundlegende Rolle bei der Optimierung von Prozessen in der Fertigung verschiedenster Branchen spielen. Dadurch lassen sich höhere Genauigkeit, niedrigere Betriebskosten und die konstant hohe Produktqualität erreichen. Insgesamt kann Computer Vision in verschiedenen Phasen des Fertigungsprozesses eingesetzt werden und ist damit ein vielseitiger und leistungsstarker Partner in diesem Bereich.

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