Industrielle Bildverarbeitung

Die industrielle Bildverarbeitung in der Fertigung ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie ermöglicht es Kameras und Machine-Learning-Modellen, Videodaten so zu interpretieren, wie es ein geschulter Prüfer tun würde. Ein Computer-Vision-System für die Fertigung erfasst Bildmaterial am Fließband oder an einer Prüfstation, verarbeitet es mithilfe von Bildverarbeitungsmodellen, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren, und wandelt das Ergebnis in eine Entscheidung um. So kann es beispielsweise einen Fehler melden oder die korrekte Montage eines Bauteils bestätigen. Diese Technologie der industriellen Bildverarbeitung ist mittlerweile in der gesamten Fertigungsindustrie verbreitet. Die vier häufigsten Anwendungsbereiche von Computer Vision in Fertigungsbetrieben sind Qualitätskontrolle, Sicherheitsüberwachung, Objektidentifizierung und Robotik.

Die Integration industrieller Bildverarbeitung bedeutet in den seltensten Fällen, dass nur eine einzelne Kamera installiert wird. In den meisten Fertigungsumgebungen ist das System in bestehende Fertigungs- und Produktionsprozesse eingebunden und speist Daten in dieselben Systeme ein, die bereits den Betrieb steuern (SCADA, MES, ERP). Ein von einer Kamera erkannter Fehler kann somit eine Maßnahme an einer anderen Stelle der Fertigungslinie auslösen, ohne dass diese manuell erneut eingegeben werden muss. An der Montagelinie selbst automatisiert Computer Vision in der Regel jeweils eine einzelne Fertigungsaufgabe (zum Beispiel eine Sichtprüfung, das Einlesen eines Barcodes oder die Greifposition eines Roboters) und nicht den gesamten Prozess auf einmal. Dadurch können Hersteller industrielle Automatisierung schrittweise einführen, anstatt eine gesamte Linie in einem einzigen Projekt zu ersetzen. In jeder Phase ist das Ziel dasselbe: Prozesse zu optimieren, indem ein manueller, fehleranfälliger Schritt entfällt. Diese Kombination aus Prozessoptimierung und nahtloser Integration in die bestehenden Systeme verwandelt ein einmaliges Pilotprojekt in ein System, das die Fertigungsabläufe im Alltag tatsächlich verbessert.

Wenn Hersteller beschreiben, warum sie in industrielle Bildverarbeitung investiert haben, werden am häufigsten drei Vorteile genannt. Erstens die Produktqualität: Eine konsistente und wiederholbare Prüfung trägt dazu bei, Qualitätsstandards über Schichten und Standorte hinweg aufrechtzuerhalten. Dies ist durch manuelle Stichproben allein nur schwer zu gewährleisten. Zweitens die Arbeitssicherheit: Industrielle Bildverarbeitung kann die Arbeitssicherheit verbessern, indem sie die Einhaltung der PSA-Vorschriften und unsichere Bewegungen in Echtzeit überwacht. Dies ist ein entscheidendes Anliegen in jeder Fertigungshalle, in der sich bewegende Anlagen oder Industrieroboter in der Nähe befinden. Drittens die betriebliche Effizienz: Durch die Prozess- und Anlagenüberwachung kann die Produktionslinie in Echtzeit überwacht werden. So treffen Informationen über einen ins Stocken geratenen Prozess oder eine von der Norm abweichende Maschine innerhalb von Sekunden beim Vorgesetzten ein und nicht erst beim nächsten Schichtwechsel. In der Regel führen die Steigerung der Effizienz und die Verbesserung der Qualitätsstandards bei diesen Fertigungsaufgaben zu den deutlichsten Erträgen.

In der Regel nicht und das sollte es auch nicht. Menschliche Prüfer werden müde. Nach einigen Stunden, in denen sie dieselbe sich wiederholende Aufgabe ausführen, können ihnen subtile Mängel entgehen. Das ist eine gut dokumentierte Ursache für menschliche Fehler bei der manuellen Qualitätskontrolle. Die industrielle Bildverarbeitung ermüdet nicht auf dieselbe Weise. Sie ist in der achten Stunde noch genauso aufmerksam wie in der ersten. Allerdings verfügt sie auch nicht über menschliche Fähigkeiten wie Urteilsvermögen in mehrdeutigen Grenzfällen oder Fachwissen, um neue Fehlermodi zu erkennen, auf die das Modell nicht trainiert wurde. In den meisten unserer Projekte übernimmt das System die sich wiederholende Prüfung, sodass sich die Mitarbeiter auf Ermessensentscheidungen konzentrieren können, anstatt den ganzen Tag auf Teile zu starren.

Das ist indirekt möglich. Die für die Qualitätskontrolle eingesetzten Kameras und Sensoren liefern Daten, die die vorausschauende Instandhaltung unterstützen. Sie erkennen beispielsweise frühzeitig Verschleiß, Fehlausrichtungen oder Überhitzung an Anlagen, bevor diese zu einem Ausfall führen. Das frühzeitige Erkennen von Mängeln und Prozessabweichungen verbessert zudem die Ressourceneffizienz: Es muss weniger Material aussortiert werden, es wird weniger Energie für Nacharbeiten oder die erneute Produktion einer Charge aufgewendet und die Maschinen laufen näher an ihren vorgesehenen Einstellungen. Für Hersteller, die über globale Nachhaltigkeitsziele berichten, ist diese Kombination aus weniger Abfall und besserer Energieeffizienz neben den unmittelbaren Vorteilen in Bezug auf Qualität und Sicherheit zunehmend Teil der Wirtschaftlichkeitsrechnung. Ein spezielles Energiemanagementsystem wird dadurch zwar nicht überflüssig, der mit Nacharbeiten und Ausfallzeiten verbundene Energieverbrauch wird jedoch reduziert.

Da ein allgemeines Angebot stark von Ihrer Hardware, Ihren Daten und dem Projektumfang abhängt, veröffentlichen wir keine feste Preisliste. Jedes Projekt beginnt mit einem Industrie-KI-Workshop, dessen Planung und Durchführung in der Regel nur wenige Tage in Anspruch nehmen. Dabei analysieren wir Ihre Produktionslinie und Ihre Anforderungen und unterbreiten Ihnen ein maßgeschneidertes Angebot sowie einen Fahrplan. Um das Beste aus diesem ersten Gespräch herauszuholen, bringen Sie bitte Beispielbilder oder Videomaterial sowohl von einwandfreien als auch von fehlerhaften Produkten mit. Sorgen Sie außerdem für den Zugang zu Ihrem Produktionsteam und klären Sie im Voraus, in welches System (SCADA, MES oder ERP) die Ergebnisse eingespeist werden sollen. In der Regel wird innerhalb von zwei Wochen nach dem Workshop ein erster funktionsfähiger Pilot für einen einzelnen Anwendungsfall bereitgestellt. Eine vollständig integrierte Lösung für mehrere Anwendungsfälle wird individuell geplant, sobald sich der Pilot bewährt hat.