Blick ins Innere des Inspektionssystems
Kernthesen:
- Die Fähigkeit eines technischen Systems, Defekte und ästhetische Anomalien zu erkennen, kann die Inlinequalitätsprüfung revolutionieren.
- Die Automatisierung der Oberflächeninspektion ermöglicht nicht nur eine nahtlose und effiziente Pressenlinie, sondern liefert auch wertvolle Daten für präventive Maßnahmen.
- Die Eliminierung von Prozessbeschränkungen, die durch manuelle Prüfverfahren entstehen, eröffnet neue Dimensionen in der Produktionseffizienz und -kapazität.
Zusammenfassung:
In diesem Vortrag wird der Einsatz eines KI-basierten Inspektionssystems zur Inlinequalitätsprüfung der kundenrelevanten Oberflächen der Waschmaschinenvorderwände vorgestellt. Das Inspektionssystem verwendet ein eigens hierfür antrainiertes „Convolutional Neural Network" (CNN), um eine vollautomatisierte Bewertung jeder der (lotus-)weiß beschichteten Vorderwände nach den Miele internen Qualitätsstandards am Auslauftransportband der Presse durchzuführen.
Das bereits beschichtete Kaltband wird am Einlauf der Presse direkt vom Coil verarbeitet und in 6 Umformschritten – mit bis zu 14 Hub / min - auf einer 1000t-Presse zu einer Vorderwand umgeformt.
Die montagefertigen Vorderwände gelangen über ein kontinuierlich laufendes Transportband zum Abpackplatz und werden für den Transport in die Endmontage vorbereitet. Zwischen Pressenauslauf und Abpackplatz ist das KI-basierte Inspektionssystem über dem Transportband montiert und übernimmt – ohne Zwischenhalt oder weiteren Handlingsvorgang - eine 100%-Inspektion aller gefertigter Vorderwände.
Das KI-basierte Inspektionssystem ist mit 30 hochauflösenden monochromen Kameras und mit über 20 Lichtbändern bestückt, wodurch Oberflächenanomalien auf der ca. 600 x 700mm großen Waschmaschinenvorderwand bis zu einer Größe von 0,1mm noch sicher erkannt, als Defektkandidat oder zulässige Anomalie klassifiziert werden und eine Gesamtauswertung des Bauteils hinsichtlich Verwendbarkeit oder Nichtverwendbarkeit getroffen werden kann.
Darstellung des Nutzens für KMU
Die Implementierung eines KI-basierten Inlineinspektionssystems für die Oberflächeninspektion bietet kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die Möglichkeit, den bisher in der Regel durch manuelle Prüfprozesse und gegebenenfalls nur stichprobenartig durchgeführten Oberflächeninspektionsprozess in puncto Effizienz und Konsistenz signifikant zu steigern.
Das hier vorgestellte System fokussiert sich bei der Inspektion auf das optische Erscheinungsbild der kundenrelevanten Oberflächen und adressiert primär eine makellose Ästhetik der zu prüfenden Waschmaschinenvorderwände. Darüber hinaus bietet ein Inlineinspektionssystem auch die Möglichkeit, funktionsrelevante Oberflächen hinsichtlich potenzieller Anomalien, wie z. B. Lauf- und Lagerflächen, Dichtungsoberflächen, oder eine Bewertung hinsichtlich chemisch und korrosionsbeständiger Eigenschaften zu überprüfen und somit die funktionale Zuverlässigkeit eines Produktes sicherzustellen.
Zusätzlich kann eine ganzheitliche Datenauswertung, die weit über die Kapazitäten manueller Prüfprozesse hinausgeht, umgesetzt werden. Durch die kontinuierliche Erfassung und automatisierte Analyse der Daten können Fehleranhäufungen und ungewollte Trends schnell und effizient identifiziert und proaktiv entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Letztendlich können durch die Kombination eines automatisierten Inspektions- und Auswertungssystems Wettbewerbsvorteile in Form einer verbesserten Anlageneffizienz und konstanteren Produktqualität erreicht werden.
Referent: M.Sc. Sebastian Hunger - Miele & Cie. KG, Gütersloh
