Gesichtspunkte und Herausforderungen bei der Integration von KI zur Qualitätssteigerung
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der zukunftsweisendsten und vielversprechendsten Innovationen unserer Zeit. Unternehmen setzen zunehmend auf KI, um mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten, denn sie bietet ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten. Von der Analyse von Prozess- und Logistikdaten über die Qualitätssicherung und Maschinensteuerung bis hin zu völlig neuen digitalen, datenbasierten Geschäftsmodellen sind ihr kaum Grenzen gesetzt. Das gilt auch für die Welt der Testtechnologie, Qualitätssicherung und Sichtprüfung.
Definition von KI
KI ist in aller Munde, wofür steht sie aber genau? Das Europäische Parlament erklärt:
„Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (die bereits über eigene Sensoren, zum Beispiel eine Kamera, vorbereitet oder gesammelt wurden), verarbeitet sie und reagiert. KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten.“
Integration von KI in die Fertigung
Um sich bei der Integration von KI in Fertigungstests zurechtzufinden, ist ein strategischer Ansatz erforderlich. Wenn Unternehmen KI-gestützte Inspektionen einsetzen, um ihre Abläufe zu optimieren und die Rentabilität zu steigern, spielt es eine wesentliche Rolle, Best Practices und die wichtigsten Gesichtspunkte für den Einsatz dieser Technologien in Fertigungsprozessen zu verstehen.
Investitionskosten versus Betriebskosten
KI kann in vielen, aber nicht in allen Fällen die Produktivität steigern, die Präzision erhöhen und für Kosteneffizienz sorgen. KI bietet Unternehmen aller Größenordnungen interessante Möglichkeiten. Es versteht sich aber von selbst, dass KI häufig einen höheren Integrationsaufwand und höhere Vorlaufkosten bedingt. Die Kosten-Nutzen-Bilanz ist auf lange Sicht oft positiv, solange die Planungsphase mit Bedacht durchgeführt wird, um einen Overkill zu vermeiden. Die Abwägung hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall, der Ausstattung und den Testanforderungen ab. Diese können je nach Prüfgeschwindigkeit, Volumen der zu testenden Geräte (DUTs), Produkt- und Fehlergröße, Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und Anforderungen an die Rückverfolgbarkeit variieren.
Es gibt heutzutage viele Szenarien, in denen Automatisierung und oft auch künstliche Intelligenz unverzichtbar geworden sind, um Smart Factorys zukunftssicher zu gestalten. Es ist wichtig, anhand einer Gesamtbewertung zu entscheiden, ob KI in einem Anwendungsfeld gut geeignet ist. Das gilt in der Regel für die folgenden Szenarien:
- DUTs (Prüflinge) mit komplexen Prüfparametern und einem knappen Zeitrahmen für die Tests
- Hohe Anzahl an DUTs, die schnell und/oder rund um die Uhr getestet werden müssen
- DUTs mit Fehlern/Merkmalen, deren manuelle Erkennung dieselbe (optische) Hardware erfordert wie automatisierte Tests
- Testmerkmale, die von Menschen nicht leicht zu erkennen sind
- Tests, die eine 100%ige Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu jeder Tageszeit erfordern und/oder eine subjektive Beurteilung verbieten
Automatisierung und KI-Integration
Sobald ein Unternehmen die Entscheidung für eine weitere Automatisierung und KI auf der Grundlage einer Kosten-Nutzen-Analyse getroffen hat, ist die Integration der nächste Schritt. Die Umstellung auf künstliche Intelligenz und Technologien zur Inspektion wie durch Menschen ist jedoch kein geradliniger Prozess. Sie erfordert erhebliche Investitionen in Zeit, Ressourcen und Schulung. Ein sorgfältig geplantes und gut dokumentiertes Managementprogramm für die Freigabe ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um einen reibungslosen Technologiewechsel zu sicherzustellen. Es ist auch zu beachten, dass die künstliche Intelligenz zwar menschliche Handlungen und Entscheidungen nachahmen, aber bisher nicht die Erfahrung und das Fachwissen eines erfahrenen Bedieners ersetzen kann. Daher müssen Unternehmen die richtige Balance zwischen dem Einsatz von KI, der richtigen Mechatronik und menschlichem Fachwissen finden, um optimale Ergebnisse zu erzielen. In Zeiten des Fachkräftemangels kann dies der richtige Zeitpunkt sein, einen einen erfahrenen Partner an Bord zu holen.
Bessere Qualitätssicherung
Die Qualitätssicherung (QS) ist ein Bereich, in dem automatisierte Inspektionssysteme immer mehr an Fahrt gewinnen. Diese Systeme setzen fortschrittliche Technologien wie die Spektroskopie ein und ermöglichen die Erkennung von Fehlern, die mit dem bloßen Auge nicht feststellbar sind. Der Einsatz von UV- und Infrarot-Inspektionen kann dabei eine wirksame Strategie sein, um verdeckte Mängel zu erkennen.
Die Konstruktion dieser Inspektionssysteme erfordert jedoch eine sorgfältige Auswahl der Imaging-Hardware. Dabei geht es nicht nur um die Erfassung hochauflösender Bilder zur Erkennung von Fehlern, sondern auch um die Vorhersage potenzieller Fehler, die im Laufe des Produktlebenszyklus zutage treten können. Eine höhere Auflösung kann nicht nur die Hardwarekosten in die Höhe treiben, sondern sich auch auf die Betriebskosten für die Datenverarbeitung und -speicherung auswirken.
Mechanischer Aufbau
Der mechanische Aufbau und das Transportsystem sind weitere wichtige Faktoren, die bei der Einführung von KI und Technologien zur Inspektion wie durch Menschen unbedingt berücksichtigt werden müssen. Diese oft ignorierten Faktoren sind entscheidend für den erfolgreichen Betrieb des Inspektionssystems. Ein präzises Transportsystem kann die Bildvarianz minimieren und den Schulungsprozess für den KI-Algorithmus vereinfachen. Außerdem hängt die Auswahl des Transportsystems weitgehend vom Produkt und der Fehlergröße ab. Die Erkennung von Fehlern mit einer Größe von einigen Mikrometern, wie eine Nadelspitze, erfordert beispielsweise ein anderes Bewegungssystem als die Erkennung von Fehlern mit einer Größe von einigen Millimetern, wie bei Bauprodukten.
Bilderfassung
Das System zur Bilderfassung ist ein zentrales Element bei der Entwicklung eines Systems zur Inspektion wie durch Menschen. Verschiedene Techniken können eingesetzt werden, um eine Fülle von Informationen aus Bildern zu extrahieren, die über das hinausgehen, was ein menschlicher Bediener erkennen könnte. Techniken wie die Lichtsuche können eingesetzt werden, um gestochen scharfe und fokussierte Bilder sicherzustellen.
Externe Faktoren wie Umgebungslicht und Vibrationen können die Effizienz automatisierter Testsysteme verringern. Auch wenn diese Faktoren oft kontrollierbar sind, können sie eine große Herausforderung darstellen, wenn sie in den frühen Phasen der Planung übersehen werden. So kann beispielsweise die Beleuchtung im Labor im Laufe des Tages schwanken, was sich auf die Testergebnisse auswirkt. Daher ist es wichtig, dass Ihre Ausstattung zukunftsfähig ist und sich an die Entwicklung Ihrer Produkte anpassen lässt.
Qualität der Daten
Darüber hinaus ist in einem datengesteuerten System die Datenqualität von höchster Bedeutung. Dies erfordert eine genaue Kennzeichnung der Daten oder die Erstellung eines Fehlerkatalogs. Die Einführung von Methoden wie die Kennzeichnung (Labeling) identischer Datensätze durch mehrere Bediener und der Vergleich der Ergebnisse auf Ausreißer können die Qualität der Kennzeichnung verbessern. Es empfiehlt sich außerdem, einen umfassenden Kennzeichnungsleitfaden zu entwickeln, der Produktattribute und spezifische Anweisungen für den Umgang mit mehrdeutigen Daten oder Grenzfällen enthält. Die Konsistenz des Kennzeichnungsverfahrens ist ebenso wichtig wie die Versionskontrolle und die Gesamtqualität der Kennzeichnungsdaten. Ein ausbalancierter Datensatz ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass seltene Fehler in den Schulungssätzen für die Erkennungsalgorithmen proportional vertreten sind.
Fazit
Es ist wichtig zu wissen, dass KI und traditionelle Bildverarbeitung nicht immer die perfekte Lösung für jedes Problem bieten. Eine gründliche Bewertung Ihrer Produkte in Verbindung mit der Qualität Ihrer Daten und dem Ziel der Anwendung kann das Ergebnis stark beeinflussen. Dies gilt sowohl für das Handhabungs- und Transportsystem als auch für das optische System.
Andererseits kann das Verständnis und die Nutzung der doppelten Leistung von KI und Inspektion wie durch Menschen Ihren Fertigungssektor revolutionieren. Eine effektive Implementierungsstrategie erfordert jedoch sorgfältige Überlegungen, fundierte Investitionsentscheidungen und ein umfassendes Verständnis der beteiligten Technologien. Die Berücksichtigung dieser Faktoren kann die Fertigungsprozesse erheblich verbessern, die Effizienz steigern, die Rentabilität erhöhen und letztendlich Ihre führende Position in einem hart umkämpften Markt stärken.
Bei Fragen zur Integration von KI in die Fertigung können Sie gerne Averna kontaktieren.
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