Automatische Risserkennung
in der Produktion mit AI.SEE™
Aufgrund der immer weiter steigenden Qualitätsansprüche der weiterverarbeitenden Industrie sowie bei Endkunden ist eine effiziente Qualitätskontrolle unabdingbar geworden. Vor allem bei der Verarbeitung von Metallen oder Kunststoffen kann eine Vielzahl an Produktionsfehlern auftreten, die diesem Qualitätsanspruch entgegenstehen. Eine zuverlässige und fehlerfreie Erkennung von Mängeln, wie beispielsweise Risse bei Pressstücken, ist deshalb unerlässlich. Die Erkennung dieser Fehler kann nicht nur zu einer deutlichen Senkung zusätzlicher Kosten für Nachbesserungen führen, sondern auch den finanziellen Verlust bei Ausschuss deutlich reduzieren oder sogar verhindern. Zudem trägt eine perfekt implementierte Erkennung von Rissen oder anderen Produktionsfehlern zu einer deutlichen Qualitäts- und Effizienzsteigerung bei.
Qualitätssteigerung in der Produktion durch automatische
Risserkennung
Während einige Industriezweige weiterhin auf klassische Methoden der Qualitätsprüfung wie der Sichtprüfung setzen, haben andere Industrien die Vorteile einer automatisierten Qualitätsprüfung bereits erkannt. So führt beispielsweise in der Automobilindustrie eine automatische Risserkennung nicht nur zu deutlichen Effizienzgewinnen und Qualitätssteigerungen in der Produktion, sondern wirkt zudem kostensenkend.
Erfolgt die Sichtprüfung durch den Einsatz von geschulten Mitarbeitern, weißt dies zahlreiche optimierungsbedürftige Aspekte auf. Selbst bei Mitarbeitern, die meist umfangreich ausgebildet wurden und äußerst qualifiziert sind, ist die menschliche visuelle Qualitätssicherung fehleranfällig, teuer und oft zu langsam, um den Produktionsfluss optimal und effizient sicherzustellen. Zudem können Schwankungen in der Konzentration sowie der persönlichen Verfassung des Menschen nur sehr schwer zuverlässige, konstante und objektive Ergebnisse sicherstellen.
Um diese Schwankungen in der Qualitätsprüfung zu vermeiden, muss jedes produzierte Teil in der Produktionskette nach denselben Standards analysiert und kritische Risse zuverlässig und schnell erkannt werden. Zudem ist eine deutliche Kennzeichnung und umfangreiche Dokumentation der Produktionsfehler von großer Bedeutung. Eine automatisierte Risserkennung kann diese Ansprüche an die Qualitätskontrolle sicherstellen. Um eine messbare Verbesserung des bestehenden Produktionsprozesses herzustellen, sollte zudem eine vollautomatisierte Lösung auf Softwarebasis in das vorhandene System implementierbar sein. Aus diesem Grund entwickelt elunic moderne Lösungen für die Industrie 4.0, die eine Erkennung von Rissen mit Hilfe von KI kosteneffizient und frei von Schwankungen als automatisierten Schritt in die Produktion einbindet. So kann ein hoher Zeitaufwand in der Mitarbeiterschulung und Fehler aufgrund von Schwankungen der menschlichen Kondition vermieden werden.
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Der Riss – ein häufiges Fehlerbild in der Produktion
Im Allgemeinen stellt ein Riss eine Ungänze dar, die aufgrund von fertigungs– oder betriebsbedingten Ursachen in einem Werkstoff oder auch dem jeweiligen Endprodukt auftreten können. Überschreitet die Risslänge dabei eine kritische Schwelle, ist die nötige Stabilität nicht mehr gegeben und der Werkstoff bricht entlang des Risses. Die schlimmste Folge von Rissen ist ein vollständiger Bruch des Werkstoffes, weshalb sie sehr häufig als einer der gefährlichsten Werkstoffmängel in der Produktion bezeichnet werden.
Vor allem ein daraus resultierendes inhomogenes Spannungsverhältnis im Umfeld des Risses führt häufig zu deutlichen Mängeln oder Qualitätseinbußen wie Stabilitätsverlust und kann beispielsweise in der Automobilindustrie hohe Kosten zur Nachbesserung verursachen.
In ihrer Form, Größe und Ausprägung unterscheiden sich Risse dabei in vielfältiger Weise. Völlig unabhängig von den einwirkenden Faktoren oder der Erscheinung eines Risses erweist sich dieser meist als äußerst kritischer Mangel in der Produktion, da sich auch kleinste Risse im Zeitverlauf oder durch Weiterverarbeitung vergrößern können.
Eine gänzliche Vermeidung von Rissen ist bei der Verarbeitung vieler Werkstoffe jedoch nicht möglich, weshalb Wege gefunden werden müssen, eine zuverlässige Risserkennung in den Produktionsprozess zu integrieren. Das Ziel sollte dabei sein, Risse frühzeitig zu erkennen, um deren Ursachen in der Produktion möglichst umgehend entgegenzuwirken.
AI.SEE™ – die effiziente Lösung zur automatischen Risserkennung
Mit der automatisierten Qualitätskontrolle AI.SEE™ bietet elunic eine speziell für die jeweilige Produktion programmierte Anwendung, die jedes Teil vollautomatisiert analysieren und auf alle Arten und Größen von Rissen oder sonstigen Produktionsfehlern prüfen kann. Durch ihre einfache und äußerst intuitive Handhabung stellt AI.SEE™ die optimale Lösung zur visuellen Qualitätsprüfung aller rissanfälligen Werkstoffe dar, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Risse zuverlässig erkennt und dokumentiert. Eine umfangreiche Fütterung mit unmissverständlichen Trainingsdaten ermöglicht es, anhand verschiedener Fehlerbilder und Ausschusskriterien ein adaptiv lernfähiges Modell zu erschaffen, das sich ständig weiterentwickelt und so in der Lage ist, auch kleinste Werkstoffrisse zuverlässig zu erkennen. Zusätzliche Fehlerbilder in der laufenden Produktion oder neue Produktreihen können in wenigen Schritten in das System integriert werden. Eine einfache und intuitive Bedienbarkeit der Anwendung stellt hierbei sicher, dass jeder Mitarbeiter in der Qualitätssicherung die Anwendung mit Trainingsdaten füttern kann. Das offene System eröffnet zudem Möglichkeiten für weitere Unternehmensbereiche oder auch externe Dienstleister. Auch diese sind so in der Lage Modelle oder Pipelines zu entwickeln und in das System zu integrieren.
Eine umfangreiche Datensammlung und –analyse der cloudbasierten Software ermöglicht eine umfassende Rückverfolgung fehleranfälliger Bauteile und deren Überarbeitung im jeweiligen Produktionsschritt. Neben den Maßnahmen zur Optimierung zukünftiger Produktionschargen bietet die Implementierung einer Echtzeit-Überwachung außerdem zahlreiche Möglichkeiten, um die Ausschusszahlen zu senken.
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