KI-basierte Assistenten können in der Industrie menschliche ArbeiterInnen bei repetitiven und zeitaufwändigen Aufgaben mit direktem Feedback unterstützen, z.B. beim Montieren von Teilen oder der Qualitätskontrolle. Diese intelligente Kombination der menschlichen Flexibilität mit der Präzision einer Maschine reduziert die Fehleranfälligkeit des Prozesses und steigert die Produktionsgeschwindigkeit.
Herausforderung
In der Fertigung, insbesondere bei der Zusammenstellung von Bauteilen, ist das manuelle Zählen und Verpacken der korrekten Einzelteile mühsam und langsam, gleichzeitig führen Fehler jedoch schnell zu Unzufriedenheit der Kunden, Retouren und erhöhten Kosten.
Herangehensweise
Eine Computer-Vision-Anwendung automatisiert das Erkennen und Zählen der Einzelteile. Dafür wird eine Kamera so positioniert, dass sie den Mitarbeitenden bei der Sortierung über die Schulter schauen kann. Es wird ein repräsentativer Datensatz von Bildern erfasst, der Schachteln mit unterschiedlichen Teilen und Mengen zeigt und dem Training des Machine-Learning-Modells dient. Der Trainingsprozess beinhaltet das Markieren der Einzelteile in den Trainingsbildern, sodass das Modell die visuellen Merkmale lernt, die verschiedene Arten von Teilen ausmachen.
Im laufenden Betrieb analysiert die Anwendung dann während des Verpackungsprozesses das Bild der Schachtel, identifiziert und zählt die enthaltenen Teile und kann so in ‘real time’ Feedback geben: Entweder „go“, wenn die richtige Anzahl vorhanden ist, oder die Anzahl der fehlenden oder überflüssigen Teile zur Korrektur.
Ergebnisse
Die Anwendung führt zu einer erhöhten Genauigkeit, da menschliche Fehler beim Zählen eliminiert werden. Die Effizienz wird verbessert, da der Verpackungsprozess beschleunigt wird. Dies senkt außerdem die Kosten, da weniger Retouren und Kundenbeschwerden aufgrund fehlender Teile entstehen.
