Im Spotlight: Das Potenzial von AI Vision in der Prozess- und Fertigungsindustrie

Durch den Einsatz von Computer Vision erlangen Unternehmen eine präzise Sicht in Bereiche, die das Menschliche Auge weder erfassen noch verarbeiten kann. Sei es im Inneren von komplexen Anlagen, bei der Erkennung von winzigsten Abweichungen oder bei der Überwachung von high-speed Fertigungsprozessen. Wo wir blind sind, ermöglicht die datengetriebene Fabrik in Verbindung mit AI Vision das Erreichen hochgesteckter OEE Ziele und sichert Wettbewerbsvorteile. 

AI Vision in der Industrie

Paradebeispiel für den Einsatz von KI-Lösungen in Verbindung mit Kameras ist die Qualitätsprüfung. Aber auch die Steuerung von komplexen Prozessen im Hinblick auf Ressourcenoptimierung und die automatisierte Vorausschauende Wartung sind vielversprechende Anwendungsfelder. AI Vision hat sich in vielen Bereichen bewährt, um komplexe kontextabhängige Entscheidungen automatisiert zu unterstützen. Wir erläutern, was die Technologie ausmacht und wie Sie die Vorteile von AI Vision für sich nutzen können.

AI Vision ist das intelligente Upgrade für visuelle Sensorik

Computer Vision bezieht sich auf die Verbindung von visuellen Informationen mit Softwareanwendungen. Erweitert um künstliche Intelligenz wird sie zu AI Vision – hier kommen Bildverarbeitungstechnologien und maßgeschneiderte Machine Learning Modelle zum Einsatz, die in der Lage sind, Muster, Formen und Anomalien in Bilddaten zu erkennen und zu bewerten.

Beim Maschinellen Lernen im Bereich Bilderkennung wird ein neuronales Netzwerk mit einer großen Anzahl von Bildern trainiert, die sowohl fehlerfreie als auch defekte Bauteile zeigen. Somit lernt das Modell am Beispiel der Qualitätsüberwachung, typische Defekte von normalen Variationen zu unterscheiden und wird dann in der Produktionslinie eingesetzt, wo es die Bilddaten in Echtzeit analysiert und bei Erkennen eines Defekts automatisch eine entsprechende Aktion auslöst.

Umsetzung von AI Vision Use Cases in der Produktion: Das wird benötigt

Die Implementierung von Computer Vision und AI Vision kann sowohl für neue Anlagen als auch im Retrofitting geplant werden, mit dem Vorteil, dass oft nicht in den laufenden Betrieb eingegriffen werden muss.

  • Hochwertige Kameras und Sensoren sowie eine gleichmäßige und kontrollierte Beleuchtung gewährleisten die benötigte hohe Bildqualität. Der große Vorteil – die berührungslose Integration, ohne in das bestehende System oder den laufenden Betrieb eingreifen zu müssen! Im Gegensatz dazu steht beispielsweise der Retrofit mit Vibrationssensoren, welcher meistens mit einem Eingriff in den Betriebsprozess verbunden ist.
  • Spezialisierte Softwaretools verarbeiten und analysieren die Bilder. Sie führen Arbeitsschritte wie Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Objekterkennung aus, um relevante Informationen aus den Bilddaten zu gewinnen.
  • Eine robuste Dateninfrastruktur unterstützt die Verarbeitung der enormen Bilddatenmengen. Je nach Anwendungsfall und Bedarf an Verarbeitungsgeschwindigkeit wird entschieden, ob Cloud- oder Edge-Computing-Lösungen geeigneter sind. Auch die leistungsfähigen KI-Modelle, die für industrielle Anwendungen trainiert werden müssen, benötigen umfangreiche Datenmengen.
  • Um bereits in einem frühen Stadium mit dem Modelltraining zu starten, eignet sich die Generierung von synthetischen Bilddaten. Hierbei wird zum einen das reale Szenario bestmöglich abgebildet und zum anderen hohe Flexibilität bei der Simulation von beliebigen Defekten und Fehlern gewährleistet.

Vorarbeit lohnt: AI Vision-Projekte profitieren von einer ganzheitlichen Digitalisierungs-strategie im Sinne der Data Driven Factory

Bilddaten sind der Rohstoff, auf dem AI Vision-Projekte basieren. Unternehmen müssen folglich sicherstellen, dass ihre Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung den höchsten Standards entspricht. Im industriellen Umfeld bedeutet das, dass alle relevanten Prozessdaten in Echtzeit erfasst und analysiert werden. Nur mit Hilfe einer robusten Dateninfrastruktur können die Vorteile von AI Vision für industrielle Anwendungsfälle erschlossen werden. Dazu zählen etwa die automatisierte Fehlererkennung, das Erkennen von Ausschussteilen, die vorausschauende Wartung oder die Fehlerdiagnose über die Vektorsuche.

Anwendungsfälle von AI Vision in der Industrie

Intelligente Bilderkennung eröffnet in der Industrieproduktion zahlreiche Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren, die Qualität zu sichern und die Wartung effizienter zu gestalten. Drei Anwendungsbereiche stehen dabei im Fokus: die Qualitätskontrolle, die Bauteilerkennung und Sortierung sowie die vorausschauende Wartung.

Use Cases für AI Vision in der Industrie

Visuelle Qualitätskontrolle

Mit Hilfe von AI Vision können viele Qualitätsmerkmale zerstörungsfrei kontrolliert werden. Die Technologie erkennt winzige Defekte auf Bauteilen, die mit bloßem Auge kaum sichtbar sind. Dabei erfassen hochauflösende Kameras oder spezialisierte Sensoren mit Hilfe spezieller Beleuchtungstechniken detaillierte Bilder der Bauteile. Diese Bilder durchlaufen dann einen Vorverarbeitungsprozess, bei dem Kontrastverstärkung und Rauschreduktion eingesetzt werden, um kleinste Defekte sichtbar zu machen. Danach werden mit Hilfe von Machine Learning Modellen komplexe Muster erkannt, spezifische Merkmale extrahiert, und unterschiedliche Defekte klassifiziert. Typische Anwendungen umfassen die Erkennung von Rissen, die Überprüfung geometrischer Maße sowie das Aufspüren von Verformungen und Verschmutzungen. Farbabweichungen und die Vollständigkeit von Komponenten können ebenfalls zuverlässig kontrolliert werden.

Bauteilerkennung und Sortierung

Ein weiterer interessanter Anwendungsbereich ist die automatische Bauteilerkennung und Sortierung. In industriellen Prozessen können verschiedene Komponenten anhand ihrer Form, Größe, Nummern und spezifischen Codes identifiziert werden. AI Vision ermöglicht es, komplexe Bauteilmerkmale wie Materialtyp und Farbe präzise zu erkennen, was eine effiziente Sortierung und Verarbeitung gewährleistet. Auch die Bauteilverfolgung und die präzise Platzierung, zum Beispiel durch automatisiertes Bin Picking, werden durch diese Technologie optimiert. Dies sorgt nicht nur für einen beschleunigten Produktionsprozess, sondern minimiert auch Fehler, die durch manuelle Eingriffe entstehen könnten. Durch die Integration von AI Vision in die Fertigung wird die Automatisierung von Produktionsprozessen auf ein neues Niveau gehoben.

Predictive Maintenance

Im Bereich der vorausschauenden Wartung von Anlagen (Predictive Maintenance) führt die Anwendung von AI Vision zu einer deutlichen Verbesserung der Produktionskennzahlen. Die intelligenten Systeme erkennen Verschleißerscheinungen frühzeitig  – ob an Maschinen, Anlagen oder kritischen Komponenten. Sie lassen sich außerdem sehr gut auch nachträglich installieren, ohne in den laufenden Prozess einzugreifen.  Zur Erkennung von Verschleiß werden wie bei der Qualitätsprüfung detaillierte Bilder und Messdaten erfasst, die kleinste Veränderungen an Oberflächen oder Strukturen sichtbar machen. Die Technologie ist in der Lage, in Echtzeit kleinste Anzeichen von Beschädigungen, Fremdkörpern, Flüssigkeitslecks oder Korrosionserscheinungen zu identifizieren und Trends zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen führen. Durch diese proaktive Wartung lassen sich Ausfallzeiten minimieren und die Lebensdauer von Anlagen verlängern.

Device Insight als kompetenter Partner: Vom Konzept bis zur Implementierung

Device Insight bietet Lösungen und Dienstleistungen, die den gesamten Prozess von der Konzeption bis zur Implementierung einer AI Vision Lösung begleiten – von der Konzeptentwicklung über die Beratung und ROI-Bewertung bis zur vollständigen Implementierung und Überwachung. Dabei steht nicht nur die Auswahl und Einrichtung der passenden Hardware für die Bilderfassung und Beleuchtung im Fokus, sondern auch die Anbindung der Bilddaten, die Generierung synthetischer Bilddaten, das Modelltraining und die Auswahl und Bereitstellung einer geeigneten cloudbasierten Infrastruktur. Ein weiteres wichtiges Element ist die Integration von Dashboarding- und Alerting-Funktionen, die es Anwendern ermöglichen, den Zustand ihrer Produktionsprozesse in Echtzeit zu überwachen und bei Abweichungen sofort einzugreifen. Unsere ganzheitliche Herangehensweise stellt sicher, dass Unternehmen den vollen Nutzen aus ihren AI Vision-Investitionen ziehen können.

"AI Vision gehört für mich mit zu den spannendsten Anwendungsfeldern von KI auf dem Shopfloor und kann schon im kleinen Maßstab effektiv umgesetzt werden."
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