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.

Eine wesentliche Möglichkeit zur Effizienzsteigerung in der Fertigung ist der Einsatz von Computer Vision. Diese Technologie umfasst verschiedene Anwendungen und Aufgaben, wie etwa Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung in Echtzeit, 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 betriebliche Leistung und Produktzuverlässigkeit erheblich verbessern, was letztendlich zu größerer Kundenzufriedenheit und geschäftlichem Erfolg führt.

Link to this sectionComputer Vision in der Fertigung#

Technologie spielt in der Fertigungsindustrie schon immer eine entscheidende Rolle. Von Maschinen in der Produktion bis hin zur Entwicklung ausgeklügelter Automatisierungssysteme hat die Fertigungswelt kontinuierlich neue Technologien eingesetzt, um Abläufe zu verbessern und zu optimieren. Trotz dieser Fortschritte steht die Branche immer noch vor einigen Herausforderungen. Wann also kann 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 anzugehen. Lass uns untersuchen, wie KI-gestützte Technologien wie Computer Vision den Wandel in der Fertigung vorantreiben können.

Link to this sectionZählen und Verfolgen von Produkten#

Computer Vision kann genutzt werden, um Produkte an Fließbändern zu zählen. Durch die genaue Verfolgung der Anzahl produzierter Artikel können Hersteller Produktionsraten überwachen, Lagerbestände verwalten und sicherstellen, dass Produktionsziele erreicht werden. Funktionen für Objektzählung können die betriebliche Effizienz steigern und dabei helfen, eine gleichbleibende Qualitätskontrolle während des gesamten Fertigungsprozesses aufrechtzuerhalten.

Abb. 1. Ultralytics YOLOv8 Modell beim Zählen von Boxen an einem Fließband (Quelle: SAP).

Link to this sectionInspektion von Artikeln auf Defekte#

Eine weitere Möglichkeit, wie Vision AI Fertigungsprozesse optimieren kann, ist die Erkennung von Produktfehlern. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können verwendet werden, um Fehler in Artikeln zu erkennen. In der pharmazeutischen Fertigung kann es beispielsweise eingesetzt werden, um Mängel an Pillen wie Risse, Absplitterungen oder Verunreinigungen zu erkennen, während sie sich 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. YOLOv8 Modell erkennt eine beschädigte und eine verunreinigte Pille mit einer Genauigkeit von 95% bzw. 99%. Bild vom Autor.

Link to this sectionPräzise Oberflächeninspektion mittels Segmentierung#

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

• Metallteilefertigung: 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 zur Vorhersage und visuellen Lokalisierung von Defekten auf Stahlblechen mittels Instanzsegmentierung.

Link to this sectionVorteile von Computer Vision in der Fertigung#

Link to this sectionErhöhte 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.

Link to this sectionReduzierung 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.

Link to this sectionRund-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.

Link to this sectionDie Herausforderungen von Computer Vision in der Fertigung#

Link to this sectionImplementierungskosten 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.

Link to this sectionSchulung 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.

Link to this sectionWartung 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.

Link to this sectionWas bringt die Zukunft?#

Link to this sectionIntelligente Bestandsverwaltung#

Computer Vision wird intelligentere Bestandsverwaltungssysteme ermöglichen. Automatisierte Systeme, die Computer Vision nutzen, werden Lagerbestände kontinuierlich überwachen, Diskrepanzen erkennen und Prozesse zur Bestandsauffüllung optimieren. Dies wird die Wahrscheinlichkeit von Bestandsengpässen und Überbeständen verringern und sicherstellen, dass Hersteller optimale Lagerbestände halten. Dies kann zu erheblichen Vorteilen führen, einschließlich:

• 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.

Link to this sectionAutonome 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.

Link to this sectionWichtige Erkenntnisse#

In diesem Artikel haben wir die Bedeutung von Effizienz in der Fertigung hervorgehoben und wie Computer Vision diese erheblich steigern kann. Computer-Vision-Modelle wie YOLOv8 können dank ihrer Flexibilität für verschiedene Aufgaben eine grundlegende Rolle bei der Optimierung von Prozessen innerhalb der Fertigung über verschiedene Branchen hinweg spielen, was eine höhere Genauigkeit, niedrigere Betriebskosten und die konsequente Einhaltung hoher Produktqualitätsstandards ermöglicht. Insgesamt kann Computer Vision in verschiedenen Phasen des Fertigungsprozesses eingesetzt werden, was es zu einem vielseitigen und mächtigen Verbündeten in diesem Bereich macht.

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