Fertigung verbessern mit Computer Vision

Effizienz ist in der Fertigung unerlässlich und wirkt sich direkt darauf aus, wie wettbewerbsfähig ein Unternehmen bleibt und wie zufrieden die Kunden sind. Um die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und Gewinne zu erhöhen, wird Effizienz zu einem Schlüsselfaktor für den Erfolg eines Unternehmens. Im heutigen, sich ständig wandelnden Markt suchen Unternehmen laufend nach Möglichkeiten, ihre Effizienz zu verbessern, um Wettbewerber zu übertreffen und die sich entwickelnden Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen.

Ein wesentlicher Weg zur Effizienzsteigerung in der Fertigung ist der Einsatz von Computer Vision. Diese Technologie umfasst verschiedene Anwendungen und Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung in Echtzeit, die dazu beitragen können, dass Produkte Qualitätsstandards erfüllen und verschiedene Schritte des Gesamtproduktionsprozesses optimiert werden. Durch die Implementierung dieser Technologien können Hersteller ihre operative Leistung und Produktzuverlässigkeit erheblich verbessern, was letztendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einem größeren Geschäftserfolg führt.

Computer Vision in der Fertigung#

Technologie hat in der Fertigungsindustrie schon immer eine entscheidende Rolle gespielt. Von Maschinen in der Produktion bis hin zur Entwicklung ausgefeilter Automatisierungssysteme hat die Welt der Fertigung kontinuierlich neue Technologien angenommen, um verschiedene Abläufe zu verbessern und zu optimieren. Trotz dieser Fortschritte steht die Branche immer noch vor einigen Herausforderungen. Wann kann also Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden?

Die Integration von KI in Fertigungsprozesse bietet vielversprechende Lösungen, um die Effizienz zu steigern, die Produktqualität sicherzustellen und langjährige Herausforderungen zu bewältigen. Lassen Sie uns untersuchen, wie KI-gestützte Technologien wie Computer Vision den Wandel in der Fertigung vorantreiben können.

Zählen und Verfolgen von Produkten#

Computer Vision kann verwendet werden, um Produkte an Fließbändern zu zählen. Durch die genaue Erfassung der Anzahl der produzierten Artikel können Hersteller Produktionsraten überwachen, Bestände verwalten und sicherstellen, dass Produktionsziele erreicht werden. Objektzählungsfunktionen können die betriebliche Effizienz steigern und dazu beitragen, eine gleichbleibende Qualitätskontrolle während des gesamten Herstellungsprozesses aufrechtzuerhalten.

Abb. 1: Ultralytics YOLOv8-Modell zählt Kartons an einem Fließband (Quelle: SAP).

Inspektion von Artikeln auf Defekte#

Eine weitere Möglichkeit, wie Vision AI Fertigungsprozesse optimieren kann, ist das Erkennen von Produktunvollkommenheiten. Computer Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können verwendet werden, um Mängel an Artikeln zu erkennen. Beispielsweise in der pharmazeutischen Herstellung kann es zur Erkennung von Defekten an Tabletten wie Rissen, Ausbrüchen oder Verunreinigungen verwendet werden, während sich diese auf dem Fließband bewegen.

Wenn ein defektes Teil gefunden wird, kann das System eine automatisierte Reaktion auslösen, um den fehlerhaften Artikel zu entfernen, wodurch die Produktqualität gewahrt bleibt und sichergestellt wird, dass nur perfekte Produkte weiterlaufen.

Abb. 2. Das Ultralytics YOLOv8-Modell erkennt eine beschädigte Pille und eine kontaminierte Pille mit einer Genauigkeit von 95 % bzw. 99 %. Bild vom Autor.

Präzise Oberflächeninspektion mittels Segmentierung#

Verschiedene Computer Vision-Modelle können auch für die Instanzsegmentierung trainiert werden, da dies besonders nützlich für eine präzise Oberflächeninspektion in der Fertigung sein kann. Diese Technologie kann die Oberfläche von Produkten segmentieren, um kleinste Unvollkommenheiten wie Kratzer, Dellen oder ungleichmäßige Beschichtungen zu erkennen. Zum Beispiel:

• Herstellung von Metallteilen: In der Automobil- oder Luft- und Raumfahrtindustrie kann die Instanzsegmentierung verwendet werden, um Metallteile auf Oberflächenfehler zu prüfen. Durch die Analyse der gesamten Oberfläche kann das System selbst kleinste Mängel identifizieren, die die Leistung oder Haltbarkeit des Teils beeinträchtigen könnten.
• Textilfertigung: In der Textilproduktion kann die Segmentierung Unstimmigkeiten in Stoffmustern erkennen oder Fehler wie Risse, Flecken oder Farbabweichungen identifizieren. Dies stellt sicher, dass nur hochwertige Textilien in den Endprodukten verwendet werden.
• Fertigung elektronischer Geräte: Bei elektronischen Geräten kann die Segmentierung Leiterplatten auf Fertigungsfehler wie Lötfehler, fehlende Komponenten oder Fehlausrichtungen untersuchen. Dies trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit und Funktionalität elektronischer Produkte zu erhalten.

Abb. 4. Computer Vision-Modell, das verwendet wird, um Defekte auf Stahlblechen mithilfe der Instanzsegmentierung vorherzusagen und visuell zu lokalisieren.

Vorteile von Computer Vision in der Fertigung#

Erhöhte Geschwindigkeit und Genauigkeit#

Computer Vision erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Fehlererkennung erheblich, indem die Produktionslinie rund um die Uhr kontinuierlich überwacht wird. Sie markiert sofort alle Unregelmäßigkeiten und sorgt für unmittelbares Feedback und ständige Aufsicht.

Dieses sofortige Feedback und die ständige Überwachung ermöglichen:

• Schnelle Korrekturmaßnahmen
• Reduzierte Zeit, in der defekte Produkte auf dem Band verbleiben
• Erhebliche Minimierung des Risikos, dass defekte Artikel den Kunden erreichen

Durch die Sicherstellung einer schnellen Identifizierung und Reaktion wahrt die Echtzeiterkennung hohe Qualitätsstandards und verhindert, dass potenzielle Probleme eskalieren.

Reduzierung von Arbeitskosten und Ausschussquoten#

Computer Vision kann Arbeitskosten durch die Automatisierung des Inspektionsprozesses senken und die Notwendigkeit manueller Qualitätsprüfungen eliminieren. Diese Automatisierung senkt nicht nur die Anzahl des benötigten Personals, sondern minimiert auch menschliche Fehler, was die Effizienz und Genauigkeit des Fertigungsprozesses weiter verbessert.

Rund-um-die-Uhr-Betrieb und erhöhter Durchsatz#

Computer-Vision-Systeme können im Gegensatz zu menschlichen Prüfern kontinuierlich und ohne Ruhepausen arbeiten. Diese Fähigkeit stellt sicher, dass Produktionslinien 24/7 ohne Qualitätseinbußen laufen können, was zu erhöhtem Durchsatz und besserer Auslastung der Fertigungsressourcen führt. Die ständige Überwachung und die sofortigen Feedbackschleifen stellen sicher, dass Abweichungen von Qualitätsstandards umgehend korrigiert werden, was zu einer konsistenteren Produktqualität führt. Dies wiederum kann die Kundenzufriedenheit erhöhen und Retouren oder Beschwerden reduzieren.

Die Herausforderungen von Computer Vision in der Fertigung#

Implementierungskosten und Integration in bestehende Systeme#

Die Implementierung von Computer-Vision-Systemen erfordert eine erhebliche Anfangsinvestition in Hardware, Software und Infrastruktur, was für kleinere Hersteller einschränkend sein kann. Zudem kann die Integration neuer KI-gestützter Objekterkennungssysteme in bestehende Fertigungsprozesse und -technologien komplex und zeitaufwendig sein. Ein reibungsloser Betrieb erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung.

Schulung und Fachwissen für den Betrieb erforderlich#

Der Betrieb und die Wartung von Computer-Vision-Systemen erfordern spezielles Wissen und Fähigkeiten. Kontinuierliche Schulungen sind notwendig, um die Belegschaft über die neuesten Technologien und Methoden auf dem Laufenden zu halten. Darüber hinaus können KI-Systeme falsch-positive oder falsch-negative Ergebnisse liefern, was zu fehlerhaften Identifizierungen führt. Die Verwaltung dieser Ungenauigkeiten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Produktqualität und der betrieblichen Effizienz. Dies beinhaltet eine kontinuierliche Verfeinerung der Modelle, die Anpassung der Konfidenzschwellen für Erkennung und Klassifizierung sowie die Implementierung von Feedbackschleifen, um Fehler zu minimieren und die Genauigkeit des Systems im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wartung und Aktualisierung des Erkennungssystems#

Regelmäßige Wartung und Updates sind essenziell, um das Erkennungssystem effizient am Laufen zu halten. Dazu gehören Software-Updates, die Neukalibrierung von Sensoren und die Behebung auftretender technischer Probleme. Beispiele für technische Probleme, die angegangen werden müssen, sind Sensorausfälle, wie etwa Kameras, die aufgrund von Hardwareschäden keine Bilder mehr korrekt aufnehmen, Softwarefehler, die zum Absturz des Systems führen oder falsche Ausgaben erzeugen, sowie Datenübertragungsfehler, die zu Datenverlust oder -beschädigung führen.

Was bringt die Zukunft?#

Intelligente Bestandsverwaltung#

Computer Vision wird intelligentere Bestandsverwaltungssysteme ermöglichen. Automatisierte Systeme, die Computer Vision nutzen, werden die Lagerbestände kontinuierlich überwachen, Diskrepanzen erkennen und die Wiederauffüllungsprozesse optimieren. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit von Bestandsengpässen und Überbeständen und stellt sicher, dass Hersteller optimale Lagerbestände aufrechterhalten. Dies kann zu erheblichen Vorteilen führen, darunter:

• Kosteneinsparungen: Durch die Vermeidung von Überbeständen können Hersteller Kosten sparen, die mit der Lagerung überschüssiger Bestände verbunden sind, wie etwa hohe Lagergebühren und das Risiko veraltender Produkte. Andererseits hilft die Minimierung von Bestandsengpässen, kostspielige Produktionsverzögerungen und entgangene Verkäufe zu vermeiden, wenn Bestände ausgehen.
• Erhöhte betriebliche Effizienz: Automatisierte Bestandsverwaltungssysteme straffen die Prozesse zur Bestandsauffüllung und reduzieren die Notwendigkeit manueller Eingriffe. Dies verbessert die allgemeine betriebliche Effizienz und ermöglicht es dem Personal, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.
• Verbesserte Lieferantenbeziehungen: Genaue Bestandsdaten ermöglichen es Herstellern, Lieferantenbeziehungen effektiver zu verwalten, was pünktliche Lieferungen sicherstellt und eine zuverlässige Lieferkette aufrechterhält.

Abb. 5. Computer Vision bei der Überwachung von Lagerbeständen.

Autonome Fließbänder#

Computer Vision kann eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung vollautonomer Fließbänder spielen. Diese Linien werden in der Lage sein, Abläufe basierend auf Echtzeitdaten dynamisch anzupassen, wodurch sie flexibler und effizienter werden. Wenn beispielsweise ein Computer-Vision-Modell einen Defekt an einer Maschine erkennt, kann es diese Daten an ein separates Steuerungssystem weitergeben, das Aufgaben automatisch auf andere Maschinen umleitet, um einen kontinuierlichen Produktionsfluss ohne menschliches Eingreifen sicherzustellen. Dies kann zu mehreren Vorteilen führen, darunter reduzierte Ausfallzeiten, erhöhte Produktivität, gleichbleibende Produktqualität und niedrigere Betriebskosten.

Wichtige Erkenntnisse#

In diesem Artikel haben wir die Bedeutung von Effizienz in der Fertigung hervorgehoben und gezeigt, wie Computer Vision diese erheblich steigern kann. Computer Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können dank ihrer Flexibilität für verschiedene tasks eine fundamentale Rolle bei der Optimierung von Prozessen in der Fertigung branchenübergreifend spielen, was eine höhere Genauigkeit, geringere Betriebskosten und die konsequente Einhaltung hoher Produktqualitätsstandards ermöglicht. Insgesamt kann Computer Vision in verschiedenen Phasen des Fertigungsprozesses eingesetzt werden, was sie zu einem vielseitigen und starken Verbündeten in diesem Bereich macht.

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