Wissenschaft Forscher verbessern Qualitätsprüfung mithilfe von KI

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Fraunhofer IEM

Die künstliche Intelligenz gleicht in einem Fertigungsprozess die gesammelten Daten mit einer Simulation ab. Fehlerhafte Produkte können so schnell erkannt werden.

Das Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM hat mithilfe von KI eine neue Methode für die Qualitätsprüfung in der Produktion entwickelt. Laut einer Mitteilung haben die Forscher sich dafür den Betrieb des Automobilzulieferers Benteler genauer angeschaut und die Warmumformung von Fahrzeugteilen mit Echtzeit-Sensordaten und künstlicher Intelligenz ausgestattet. Ziel war eine intelligente Anomalie-Erkennung.

Konkret gleicht die KI gesammelte Live-Sensordaten wie etwa die Kühlwassertemperatur und -menge aus der Produktion mit Simulationsdaten ab. Dabei berücksichtigt sie zusätzliche Faktoren wie Umgebungsbedingungen und Produktionseinstellungen, so das Fraunhofer-Institut. So könne die KI Entscheidungshilfen ableiten, welche Produkte eine zusätzliche Prüfung benötigen. Dies habe den Vorteil, dass das Qualitätsmanagement deutlich zielgerichteter und damit effizienter arbeiten kann.

Zahl der Reklamationen senken

„In unserer Forschung stellen wir heraus, welche Kennzeichen für das Aufdecken von Anomalien in der Produktion wichtig sind: Einfache Grenzwerte wie die Temperatur der Anlage reichen hier nicht aus. Entscheidend ist ein kombiniertes Auswerten verschiedener Faktoren“, sagt Cederic Lenz, Wissenschaftler am Fraunhofer IEM. „Die Anlagen-Temperatur steht beispielsweise in Abhängigkeit von der Umgebungstemperatur. Um diese Komplexität zu beherrschen, ist künstliche Intelligenz genau das richtige Werkzeug.“

Benteler selbst gibt an, dass täglich eine fest vorgeschriebene Anzahl an Qualitätsprüfungen in der Produktion vorgenommen werden müssen. Der Prototyp des IEM habe demnach dafür gesorgt, dass mit hoher Zuverlässigkeit mangelhafte Produkte zur Prüfung vorschlägt. Das spare nicht nur Zeit, sondern senke auch die Anzahl an Reklamationen.

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