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Demonstrator KI-basierte Qualitätskontrolle

Der Demonstrator veranschaulicht, wie Datenvernetzung, Datenerfassung sowie die Aufbereitung und Sicherstellung der Datenqualität für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz am Beispiel der Qualitätskontrolle realisiert werden können.

Anhand eines Beispielprodukts wird die Produktqualität mithilfe von Objekterkennung analysiert und mit den Qualitätsvorgaben verglichen. Unterstützt wird dies durch den Einsatz eines kollaborativen Roboters.

Funktionsweise

Der Prozess beginnt mit der Entnahme individuell gefertigter Fahrzeugmodelle durch den kollaborativen Roboter aus einem Sortierbehälter. Die Fahrzeuge werden vor einem hochauflösenden Kamerasystem positioniert, welches detaillierte Bilddaten erfasst. Die erfassten Daten werden aufbereitet und anschließend an ein Open-Source-KI-Modell (YOLO v4) übermittelt. Das KI-Modell YOLO v4 ist spezialisiert auf Echtzeit-Objekterkennung und analysiert die Bilder auf spezifische Qualitätsmerkmale. Die KI prüft, ob die verbauten Komponenten korrekt sind. Die Ergebnisse der Qualitätskontrolle werden dann in einer Datenbank gespeichert. Abhängig vom Prüfergebnis platziert der Roboter das Modell entweder am Ablageort „in Ordnung“ oder „nicht in Ordnung“.

Nutzen von datengetriebenen KI-Anwendungen in der Produktion

  • Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Qualitätskontrolle und der Fehlererkennung wird der Personaleinsatz in diesem Bereich gesenkt.

  • Skalierbarkeit und Flexibilität: KI-Systeme lassen sich an unterschiedliche Produktionsgrößen und -anforderungen anpassen, was eine bedarfsgerechte Skalierung der Produktion ermöglicht.

  • Datengetriebene Entscheidungsfindung: Die fortlaufende Datenerfassung und -analyse durch KI-Systeme bietet die Möglichkeit zur Optimierung von Produktionen und zur besseren Verteilung von Ressourcen.

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