KI in der Prozessüberwachung kostengünstig und aufwandsarm umsetzen
Heute präsentieren wir unseren neuen KI-Demonstrator, der die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Prozessüberwachung und -regelung am Beispiel des Querkeilwalzprozess demonstriert. Das Mittelstand-Digital Zentrum Hannover hat intensiv an der Entwicklung dieses Demonstrators gearbeitet. Im ersten Schritt erfolgte eine CAD-Konstruktion und Simulation der Komponenten. Dadurch sollte sichergestellt werden, dass eine ausreichende Steifigkeit der Komponenten vorlag. Im nächsten Schritt wurde die Implementierung von Sensoren zur Prozessüberwachung geplant. Dafür wurden geeignete Sensoren ausgesucht, welche sich schnell und kostengünstig einbinden lassen. Ausgewählt wurde eine Infrarot-Wärmebildkamera, Sensoren zur Stromüberwachung und eine Digitalkamera.
Unser KI-Demonstrator besteht aus einem äußeren Rahmen aus Aluminiumprofilen und hat eine Grundfläche von 800 x 400 mm. Die Werkzeuge werden durch zwei horizontal verfahrende Linearmotoren bewegt. Mit vier Getriebemotoren und gekoppelten Spindeln lässt sich die Höhe des inneren Rahmens individuell anpassen, was die Herstellung verschiedener Durchmesser ermöglicht. Ein Schaltkasten wurde an der Grundfläche des Demonstrators angebracht, um die elektrischen Komponenten einzuhausen. Ein Touch-Display ermöglicht die komfortable Bedienung des Demonstrators.
Datenerfassung durch nachgerüstete Sensoren, Datenauswertung mit KI
Während des Walzprozesses werden verschiedene Sensoren eingesetzt, die entscheidende Daten erfassen. Das Kamerasystem überwacht optisch das Halbzeug während des Querkeilwalzprozesses. Die Infrarot-Wärmebildkamera ist oberhalb am Demonstrator angebracht und stellt sicher, dass keine Überhitzung der kritischen Komponenten auftritt. Die Sensoren zur Stromüberwachung zeichnen die elektrischen Leistungen der Linearmotoren auf, um Kraftwerte der Umformung zu erhalten. Die Aufzeichnung aller Daten läuft über einen nachgerüsteten Raspberry Pi®.
Die gesammelten Daten werden mithilfe von KI ausgewertet. Dafür wurde im ersten Schritt ein Programm geschrieben, welches die Aufzeichnung und Visualisierung der Daten ermöglicht. Anschließend wurden die KIs mit diesen Trainingsdaten gefüttert, sodass eine Klassifizierung der unterschiedlichen Halbzeug-Typen live stattfindet. Die Ergebnisse werden auf dem Monitor visualisiert.
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