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Fehlermanagement Wie können Fehler in der Produktion selbstständig und zuverlässig erkannt werden?

Autor / Redakteur: Julia Hallebach* / Lea Täufer

Das Fraunhofer IDMT will mit ihrem Software-Tool ISAAC die Qualitätskontrolle in den Unternehmen entscheidend verbessern. Und das soll simpel und direkt in die unternehmensspezifische Prüfsoftware integriert werden können.

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Die multimodalen Sensordaten werden analysiert und liefern ein zeitgleiches und genaues Ergebnis bei der Qualitätskontrolle.
Die multimodalen Sensordaten werden analysiert und liefern ein zeitgleiches und genaues Ergebnis bei der Qualitätskontrolle.
(Bild: Fraunhofer IDMT)

Unternehmen setzen zunehmend auf smarte Prüfsysteme zur Qualitätskontrolle von Fertigungsprozessen und industriellen Produkten. Hier sollen mit KI genauere Analyseergebnisse sowie eine schnellere, effizientere und kostengünstigere Qualitätssicherung geliefert werden. Um das zu erreichen, entwickelte das Fraunhofer IDMT ihre Software Industrial Sound Analysis for Automated Quality Control, kurz ISAAC. Diese soll direkt in die unternehmensspezifische Prüfsoftware integriert werden können.

Hier werden die Analyseergebnisse visualisiert.
Hier werden die Analyseergebnisse visualisiert.
(Bild: Fraunhofer IDMT)

KI-Modelle für die Fehlerbehebung

Damit das ganz einfach in den Unternehmen umgesetzt werden kann, sind die KI-Modelle aus dem Bereich der Analyse akustischer Sensordaten bereits vortrainiert. Die Qualitätsprüfer können diese nutzen, um ihre Messdaten anzupassen. Dazu können die Sensordaten einfach und sicher in die Software importiert werden. Über ein intuitiv bedienbares Interface können die Nutzer dann im Framework enthaltene vorgefertigte KI-Modelle ausprobieren, editieren und für ihre eigenen akustischen Prüfaufgaben anwenden.

Ein KI-Experte ist also nicht vonnöten, um während der Fertigung und in der abschließenden Qualitätsprüfung eine schnelle und verlässliche Aussage über Qualität der Produkte und der Fertigungsprozesse zu treffen. Auch Messdaten weiterer Sensoren, wie zum Beispiel Motorstromdaten oder optische Sensordaten, können in die Analyse einfließen.

Je nach Anwendungsfall gibt die übersichtliche Datenansicht einen Überblick über die in die Analyse einfließenden Sensordaten und hilft bei weiteren Analyseeinstellungen. Hier bringt sich das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Forschungsprojekt AkoS – Akustische Kontrolle von Schweißnähten bei sicherheitskritischen Bauteilen im Rahmen der Qualitätssicherung mit ein. Derzeit wird untersucht, inwiefern Informationen akustischer Sensoren mittels maschineller Lernverfahren im Sinne der Qualitätssicherung genutzt werden können.

Aktuell sind sie auf der Suche nach Industriepartnern, um die Software weiterzuentwickeln. Der nächste Schritt von ISAAC ist es, die trainierten Algorithmen zu komprimieren, sodass sie bei gleicher Performance auch auf mobilen Geräten oder bei weniger Rechenleistung zuverlässige Ergebnisse liefern. Vorgestellt wird die Software bei den Fraunhofer Solution Days.

Technische Informationen zu ISAAC:

• Import von akustischen Zeitsignalen in verschiedenen Formaten, z.B. als Wave-Datei
• Konfiguration spezifischer Extraktions- und Modellparameter
• Automatische Vorauswahl geeigneter Audioanalysewerkzeuge und KI-Modelle
• Export der erstellten Modelle für Prüfhard- und software
• Detaillierte Analyseergebnisse
• Gehosted durch das Fraunhofer IDMT mit sicherem Datenstandort
• Serversoftware für internen Betrieb

* Julia Hallebach ist am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Press & Public Relations tätig.

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