Die Qualitätskontroll-Lücke bei manueller Montage schließen
Die meisten Fabriken nutzen heute noch automatisierte Qualitätskontrolle am Fließband. Machine Vision Inspection Kameras (bildbasierte Prüfkameras) werden an bestimmten Stellen platziert, um Artikel mit hoher Geschwindigkeit zu scannen. Dieses Last-Stage-„Gatekeeping“-Setup (letzte Prüfphase) war aufgrund von Technologiebeschränkungen jahrzehntelang eine praktikable Lösung. Aber mit den heutigen Entwicklungen in der KI können Fehler viel früher erkannt werden. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns darauf, wie auch manuelle Montagestationen von automatisierter Qualitätskontroll-Unterstützung profitieren können.
Fehler, die in manuellen Schritten entstehen, werden später kostspieliger. Fehlerhafte Chargen werden abgeschrieben; Garantieansprüche kosten Zeit und Geld. Aber Qualitätsprüfungs-Hardware, die schwer anzupassen war, war für diese Stationen nicht praktikabel. Mitarbeitende montieren möglicherweise Teile, fügen Unterkomponenten hinzu oder führen Finishing-Arbeiten jedes Mal auf leicht unterschiedliche Weise durch.
Jetzt können KI-gestützte Qualitätsprüfungen die Effizienz und Konsistenz für diese manuellen Schritte erhöhen. Zum Beispiel zeigte eine von der Cornell University veröffentlichte Studie, wie KI in Verbindung mit CAD verwendet wurde, um menschliches Urteilsvermögen bei Matrizen-Dimensionen zu ersetzen und die Inspektionszeit um 20% zu reduzieren. Dieselbe Studie zeigte, dass Modelle selbst mit begrenzten Daten einen Messfehler von nur 2,4% aufwiesen.
Mit den neuesten KI-Modellen und ausreichend kleinen Geräten können Mitarbeitende Qualitätsprüfung nutzen, um ihre Arbeit zu verbessern.
Wie KI-gestützte Defect Detection Tools (Fehlererkennungs-Tools) bei der manuellen Montage helfen können
Erhöhte Fehlererkennung
Laut IMEC werden 20-30% der Fehler von menschlichen Prüferinnen und Prüfern übersehen. Häufige Gründe sind Inkonsistenzen und Ermüdung. Im Gegensatz dazu zeigte eine Untersuchung von Sarvesh Sundaram und Abe Zeid von der Northeastern University, dass KI-basierte Inspektion für die Fertigung in einem Benchmark für Gießprozess-Inspektion eine Genauigkeit von 99,86% erreichte.
Geringere Kosten durch frühzeitiges Erkennen
Heute ist KI-gestützte Fehlererkennung in jeder Phase kein Kostenfaktor, sondern ein Kostenspar-Faktor. Wie bereits erwähnt, sind fehlerhafte Artikel kostspielig zu reparieren, wegzuwerfen oder an eine verärgerte Kundschaft zurückzuerstatten. Die Wahl der richtigen Quality Control-Lösung (Qualitätskontroll-Lösung) kann diese Vorkommen reduzieren.
Einfachere Installation mit geringeren Risiken
Jetzt sind Qualitätskontroll-Lösungen wie Enao Vision viel flexibler als noch vor ein paar Jahren. Zum Beispiel kann unsere iPhone-basierte Lösung einfach an einer Arbeitsstation installiert werden. Mitarbeitende wissen, wie man Smartphone-Apps bedient und können die iPhone-Halterung anpassen. Sie können Lösungen wie unsere für eine oder zwei Stationen testen, bevor Sie mehr investieren, was Ihr Risiko für das Ausprobieren neuer Technologie senkt.
Ein KI-Teammitglied hinzufügen
KI ersetzt normalerweise nicht vollständig einen Menschen: Sie arbeitet zusammen, um menschliche Arbeit zu verbessern. Zum Beispiel kann die heutige Machine Inspection (maschinelle Prüfung) Fehler erkennen und sie für eine Person beschreiben, die sie beheben kann. Dies fokussiert die Energie der Mitarbeitenden auf das, was behoben werden muss. Dies erhöht die Anzahl der Artikel und die Anzahl der Korrekturen, die Mitarbeitende an manuellen Arbeitsstationen täglich erkennen können.
Verwendung selbstlernender KI und der neuesten kompakten Kameras
Ältere, spezialisierte Industriehardware war teuer in der Anschaffung, Wartung und Anpassung. Seit Jahren hat das iPhone bewiesen, dass Consumer-Kameras Fotos in Plakatqualität aufnehmen. Das ist für viele Qualitätskontroll-Anwendungen gut genug. Darüber hinaus verwenden KI-Erkennungssysteme jetzt selbstlernende Software. Sie fügen weiterhin Daten aus gescannten Artikeln hinzu, um aktiv zu lernen und sich zu verbessern. Selbst nach anfänglichen Optimierungen wird ein selbstlernendes KI-Fehlererkennungssystem die Kosten weiter senken.
Wie man KI-gestützte Qualitätskontrolle an manuellen Arbeitsstationen einsetzt
Nachdem Sie nun die Vorteile von KI für Ihre Produktionslinie verstehen, können wir einige Möglichkeiten auflisten, wie Sie sie hinzufügen können. Wir haben historische Herausforderungen für die Fehlererkennung an manuellen Arbeitsstationen aufgenommen und wie man sie mit heutigen Machine Vision Inspection-Setups (bildbasierten Prüf-Setups) lösen kann.
Frühere Herausforderung | Wie es passiert | Setup-Lösungen |
Unterschiedliche Ausrichtung und Anordnung | Mitarbeitende heben Teile auf, drehen sie oder halten sie in verschiedenen Winkeln. | Verwenden Sie eine verstellbare Kamera, Multi-Winkel-Kameras, 3D-Vision, aktive Lichtkalibrierung usw. Das Training des KI-Modells mit verschiedenen Ansichten hilft bei der Robustheit. |
Blockierte und teilweise Ansichten | Mitarbeitende können Teile der Ansicht blockieren oder ihre Werkzeuge stören. | Verwenden Sie mehrere Kameraansichten, Spiegel oder Reflexionsflächen. Positionieren Sie zu prüfende Teile neu. Verwenden Sie KI-Modelle, die Teilansichten erkennen können. |
Geringere und inkonsistente menschliche Geschwindigkeiten | Mitarbeitende können längere und kürzere Zeiten benötigen, um eine Aufgabe zu erledigen, oder Pausen machen. | Installieren Sie KI-Fehlererkennung bei hochwertigen oder fehleranfälligen Montageschritten. Verwenden Sie flexible Inspektionsansätze, wie die iPhone-Lösung von Enao Vision. |
Wechselnde Produkte oder Anpassungen | Mitarbeitende arbeiten möglicherweise an einem Tag mit Varianten oder verschiedenen Produkten. | KI-Lösungen mit Transfer Learning und Active Learning machen sie nützlich für viele Produkte oder Variationen. |
Beleuchtungsprobleme, Reflexionen und Oberflächenvariation | Die Beleuchtung kann variieren (Schatten, Umgebungslicht, Werkzeuge, individuelle Helligkeitspräferenzen). | Nutzen Sie kompakte Beleuchtungslösungen. Je nach Station verwenden Sie Ringleuchten, strukturierte Beleuchtung, Polarisatoren oder adaptive Beleuchtungssysteme nach Bedarf. |
Menschlicher Platzierungsfehler | Mitarbeitende platzieren Dinge auf unterschiedliche Weise, was zu Variation in Position, Tiefe, Ausrichtung usw. führt. | Nutzen Sie die Software-Einstellungen optimal. Beispieloptionen umfassen: Akzeptieren von „unscharfen Rändern“, Einspeisen von realen Daten anstelle von Modellfehlern, Festlegen von Toleranzbändern oder einer kleinen „Überprüfungszone“. |
Heute ist KI-gestützte Qualitätskontrolle zugänglicher denn je. Mit Lösungen wie denen von Enao Vision, die ein Consumer-Grade-iPhone verwenden, können Hersteller wählen, wo sie mit der Hinzufügung automatisierter Qualitätsprüfung beginnen möchten. Globale Unternehmen und familiengeführte Betriebe können gleichermaßen damit beginnen, zu testen, wie eine Lösung in einem oder zwei Schlüsselschritten der Montage funktioniert, ohne die Produktion zu stoppen oder exklusive Verträge zu unterzeichnen.
Wenn Sie dies in Aktion sehen möchten, ermutigen wir Sie, die App von Enao Vision herunterzuladen, um kostenlos zu beginnen.