Zukunft Industrien

„Cognitive Visual Inspection“ – Wie Watson IoT die Qualitätskontrolle revolutioniert

Die nachhaltige Produkt- und Prozessqualität ist ein ausschlaggebendes Kriterium für den Erfolg und die Reputation eines Unternehmens im globalen Markt. Mehr als die Hälfte aller Produktqualitätschecks in der Produktion basiert auf der Verarbeitung von visuellen Informationen. Anders ausgedrückt: im Falle von manueller visueller Qualitätschecks muss ein Mitarbeiter sich das Produkt aus allen Winkeln anschauen, um ein Produkt zu prüfen. Sind alle Teile korrekt bearbeitet und montiert, fügen sie sich nahtlos zusammen? Gibt es kleinste Kratzer, Unebenheiten, Fremdpartikel oder andere Beschädigungen? Solche Checks werden heute bereits über klassische hochauflösende Kameras durchgeführt, allerdings gibt es auch immer noch sehr viele manuelle Inspektionen – sei es für Teile aus einer Lackieranlage, LCD Monitore oder auch die perfekt wirkende Schokoladentafel. Oft sind die optischen Schäden so klein, dass das menschliche Auge sie kaum wahrnehmen kann.

Kognitive Systeme als Helfer

Eine mühselige und ermüdende Arbeit, die überwiegend von der Erfahrung und der Konzentration der Mitarbeiter abhängt. Hier schlägt die Stunde des Internet of Things (IoT): Über Ultra-High-Definition-Kameras können Bilder des Produkts erstellt und somit in einem Datenpool als unstrukturierte Daten gesammelt werden. Allerdings kann nur in Kombination mit kognitiven Systemen ein echter Mehrwert generiert werden. Entscheidend ist nämlich nicht, dass man die Daten sammelt, sondern was mit ihnen gemacht wird. Traditionelle Computersysteme könnten mit solchen Daten wenig anfangen – sie können ausschließlich strukturierte Daten lesen. Kognitive Systeme hingegen können unstrukturierte Daten wie handgeschriebene Zettel, Geräusche oder eben auch Bilder prozessieren. 80% aller Daten weltweit fallen in diese Kategorie.

Bisher wurde die Automatisierung von Materialprüfungen jedoch durch die Anzahl und Diversität der Produkte erschwert. Man denke nur an die vorherigen Beispiele der Lackierung und der Schokoladentafel! Auch die Tatsache, dass die Defekte jegliche Größe haben können, war eine Herausforderung für den Automatisierungsprozess. Eine neue Lösung der IBM bietet Abhilfe für diese Probleme: die „Cognitive Visual Inspection“ (CVI). Im Vorfeld muss die kognitive Intelligenz Watson, die in CVI steckt, allerdings trainiert werden: Unzählige Bilder mit sowohl fehlerfreien als auch fehlerhaften Produkten werden in das System eingespeist. Menschliche Inspektoren kategorisieren danach, welche Produkte einwandfrei sind und welche Mängel aufweisen. Dieses Training stellt die Grundlage für den Einsatz der CVI-Lösung dar – darauf aufbauend lernt Watson im weiteren Verlauf autonom dazu.

Watson analysiert Produktbilder in nahezu Echtzeit und erkennt Fehler und Mängel. Inspektoren erhalten daraufhin eine Zusammenfassung der Ergebnisse und können so schneller und effizienter Fehler erkennen. Durch diese Zusammenarbeit wird auch die intelligente Lösung kontinuierlich besser, basierend auf der Klassifikation der gefundenen Qualitätsmängel. Tests ergaben, dass bei einem acht Tage dauernden Produktionszyklus bis zu 80 Prozent der ursprünglich für die Prüfung veranschlagten Zeit eingespart werden konnte.

ABB & IBM – Partnerschaft für industrielle Lösungen

Die strategische Partnerschaft von ABB und IBM, die auf der Hannover Messe 2017 angekündigt wurde, kann auch Fehler mit Hilfe von Echtzeit-Produktionsbildern finden und mit Watson analysieren. Diese Prüfungen wurden zuvor manuell durchgeführt, ein oftmals langsamer und fehleranfälliger Prozess. Die kognitiven Echtzeit-Erkenntnisse von IBM Watson in der Produktion verbunden mit der industriellen Automationstechnologie von ABB wird es Unternehmen ermöglichen, ihr Produktionsvolumen zu steigern und gleichzeitig die Genauigkeit und Konsistenz zu verbessern. Während Teile den Herstellungsprozess durchlaufen, macht die Lösung den Hersteller auf kritische Mängel hinsichtlich der Montagequalität aufmerksam. Dies ermöglicht ein schnelles Eingreifen von Qualitätskontrolleuren. Die einfachere Erkennung von Fehlern wirkt sich auf alle Produkte in der Produktionslinie aus und hilft dem Unternehmen, seine Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und gleichzeitig kostspielige Rückrufaktionen und Imageschäden zu vermeiden.

Mehr Informationen zur Lösung: https://www.ibm.com/internet-of-things/iot-solutions/iot-manufacturing/

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