Künstliche Intelligenz in der Automobilproduktion
Endkontrolle per AR und KI
Künstliche Intelligenz kann die Qualitäts- und Endkontrolle der Automotive-Branche auf ein neues Niveau heben. Der Aufwand hierfür ist oft überschaubarer als gedacht.
Bei Wartung, Service und Endabnahme ist die Sichtkontrolle entscheidend für die Qualität. Der Prozess ist jedoch oft fehleranfällig – was menschlich ist. Denn komplexe Produkte, Konzentrationstiefs und unklare Anweisungen machen dies fast unvermeidlich. Auch die Fahrzeugproduktion wird immer komplexer. Es gibt dutzende Schritte, die in einer spezifischen Reihenfolge und innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens erfolgen müssen. Das macht auch Schulungen aufwendiger und 2D-Papieranweisungen führen oft nicht zum Ziel. Lernen am realen Objekt per Augmented Reality inklusive Anweisungen und Erklärungen auf einem Tablet oder einer AR-Brille erscheint anschaulicher. Wobei dies auch direkt bei der eigentlichen Qualitätsprüfung erfolgen kann.
Beispiel Steckverbindungen: Auch wenn die Funktionsprüfung keine Fehler ergibt, kann sich ein Stecker, der nicht vollständig eingerastet ist, im Laufe der Zeit durch Erschütterung beim Fahren lösen und unter Umständen das Fahrzeug lahmlegen. Nascote Industries, eine Division des Automobilzulieferes Magna International, nutzt hierfür Vuforia Step Check von PTC. Das Tool kombiniert Augmented Reality (AR) und künstliche Intelligenz (KI). Sobald es für eine bestimmte Bauteil- oder Produktlinie eingerichtet wurde, führt es Inspekteure AR-gestützt durch den Prüfprozess, so dass auch eher unerfahrene Fachkräfte zuverlässig mehrstufige Checks durchführen können. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
End-of-Line-Inspektionen
Nascote Industries erprobte die PTC-Software bereits bei End-of-Line-Inspektionen von elektrischen Steckverbindungen im Feld, aber auch in Schulungsprozessen. Dabei richtet der Hersteller besonderes Augenmerk auf ‚Soft Connections‘. Die KI-gestützte Sichtprüfung soll verhindern, dass diese übersehen werden. Die Inspektionsingenieure beginnen entweder damit, eine ID-Nummer für das zu inspizierende Teil manuell einzugeben oder sie scannen den Barcode. Auf ihrem Tablet erscheint eine Übersicht der notwendigen Schritte. Ein grauer Haken zeigt an, welche Inspektionspunkte noch nicht abgeschlossen sind. Ein grüner Haken zeigt bestandene Punkte an, ein roter Haken fehlgeschlagene Checks. Durch Antippen jedes Elements in der Liste werden weitere Informationen oder Instruktionen angezeigt. Ein virtueller Wegweiser leitet den Inspektionsingenieur zu den nächsten Kontrollpunkten, selbst wenn sie außerhalb des aktuellen Sichtfeldes liegen. So wird keiner versehentlich übersehen. Die Software gleicht beim Check mit dem hinterlegten 3D-Referenzmodell ab, ob beispielsweise Bauteile korrekt montiert wurden. Wenn nicht, kann der Inspektionsingenieur weitere Informationen erhalten, um entweder selbst das Problem zu beheben oder den Inspektionspunkt als ’nicht bestanden‘ zu kennzeichnen. Die Software erstellt einen Bericht, der nach Abschluss der Prozedur automatisch versendet wird. Verantwortliche haben jederzeit Zugriff auf die Reports.
Die Software lernt dazu
Die Software selbst lernt mit jedem Einsatz dazu. Werden Bauteile aus verschiedenen Blickwinkeln und bei verschiedenen Lichtverhältnissen von den Bedienern erfasst, wird die Erkennung immer genauer, weil der Algorithmus mit jedem Mal dazu lernt. Zum Start reicht es aus, das System mit einem CAD-Modell zu füttern, das bereits während der Designphase vorhanden war. Der Vuforia Editor bietet einen geführten Workflow zum Einrichten von Inspektionspunkten, Anweisungen und dem Hinzufügen zusätzlicher Ressourcen. Diese werden dann später in der App angezeigt.
Nutzen in Kombination
Die Kombination von AR und KI im Qualitätskontrollprozess kann die Durchsatzleistung erhöhen und die Hochlaufzeiten verkürzen. Testfehler werden reduziert und Kosten durch Ausschuss, Nacharbeit oder Rückrufe sinken. Nicht zuletzt lassen sich die auf dem Shopfloor gesammelten Daten einfacher analysieren, so dass künftige Prozesse und Produkte schneller verbessert werden.
