Alle sprechen von künstlicher Intelligenz, aber wie verbessert sich dadurch ihr Produktionsprozess? Martijn Elkink von Singa BV erklärt, wie sich ein Türhersteller dank KI besser wird.
Im Moment liest und hört man viel über das Thema künstliche Intelligenz (KI), sagt Martijn Elkink von Singa. „Große Unternehmen sind sehr stark damit beschäftigt. Aber für KMU ist es viel schwieriger einzuschätzen, wie es ihnen helfen wird.“
Für einen Türenhersteller hat das Unternehmen eine „industrielle Bildverarbeitungslösung“ entwickelt, um die Qualität der Türelemente in einem frühen Produktionsstadium überprüfen zu können. Mit Hilfe von KI können Maschineneinstellungen in Zukunft automatisch optimiert werden. Das wird ein sogenanntes „Closed-Loop-System“.
Hohe Kosten durch Fehler im Produktionsprozess
Hersteller von Türen müssen einen beträchtlichen Teil der Türelemente in ihrem Produktionsprozess wegwerfen, weil im Nachhinein kleine Abweichungen festgestellt werden. Die Elemente für die Innentüren werden in einer Wabenstruktur zusammengepresst und verleimt. Sie durchlaufen eine ganze Produktionslinie. Und erst ganz am Ende, wenn der Lack aufgetragen werden soll, fallen die manchmal winzigen Dellen oder Splitter auf.
Zu diesem Zeitpunkt hat man bereits ein fast vollwertiges Element, dem bereits viel Wert hinzugefügt wurde. Ein großer Hersteller mit Produktionsstätten in den Niederlanden und Deutschland fragte sich, ob es eine Möglichkeit gäbe, früher herauszufinden, dass eine Tür nicht brauchbar ist.
Diese Frage landete bei Singa. „Sie suchten nach einem Anbieter, der sich mit industriellen Kameravorrichtungen auskennt.“ Wenn sich Unternehmen an Singa wenden, hat ihre eigene F&E-Abteilung häufig schon vieles ausprobiert. „Sie wissen sehr viel über den Prozess selbst. Aber mit Hilfe von Industrie 4.0, wo verschiedene Systeme miteinander kommunizieren müssen, werden die Probleme erheblich komplexer. Man benötigt sehr gezieltes Wissen über sehr spezifische Komponenten.“
Verbesserung des klassischen Produktionsprozesses mit Hilfe von Industrie 4.0
Singa hat eine Machbarkeitsstudie und einen Prototyp erstellt und übernahm die Industrialisierung. „Wir haben das Gehäuse für ein Kamerasystem entwickelt, das rund um die Uhr eingesetzt werden kann, sodass die Bedingungen bei jeder Tür genau gleich sind. Anschließend kontrollieren Kameras die Türen von oben und unten.“ Das muss man sehr genau tun, sagt Elkink. „In Produktionshallen gibt es Förderbänder und andere Ursachen für Vibrationen. Also mussten wir dafür sorgen, dass es sehr stabil wurde.“
Die Frage war, ob die neue Maschine Abweichungen von bis zu 0,3 Millimeter erkennen konnte. „Nach den ersten Tests konnten wir sogar eine Genauigkeit von bis zu 0,1 Millimeter garantieren.“ Die Daten aus dem Steuerungssystem werden in einem webbasierten HMI-System gespeichert (benutzerfreundlicher Bildschirm). „Dadurch erhält man einen Überblick darüber, wo Abweichungen auftreten und welchen Umfang diese Abweichungen haben. Ein Bediener kann auf Basis des Qualitätsstandards und Fehlergrenzenbereichs selbst einstellen, wann eine Nachricht gesendet werden soll. Auf diese Weise können Sie Türen auswählen, die für Verkaufsland A möglicherweise nicht akzeptabel sind, aber für das Verkaufsland B gut geeignet sind.“
Der Hersteller kann Abweichungen an den Elementen nun besser erkennen, spart aber auf andere Weise auch Geld, sagt Elkink. „Man stellt den Fehler früher fest, sodass eine Tür mit Abweichungen nicht mehr die gesamte Produktionslinie durchläuft.“ Außerdem kann der Türenhersteller jetzt ein höheres Segment bedienen, sagt er. „Weil die Daten alles transparent machen, hat man die Qualitätskontrolle viel besser im Griff.“
Trend zu Leichtbaustoffen ist eine neue Herausforderung
Weltweit geht der Trend dahin, dass Möbel zunehmend aus leichten und langlebigen Materialien hergestellt werden. „Leicht und robust ist eine komplexe Kombination. Um diesen Prozess richtig überwachen zu können, muss man ein digitales Track-and-Trace-System einrichten. Auf diese Weise können Sie ein Element durch die gesamte Produktionslinie verfolgen. Mit den Daten aus der Historie und der Protokollierung können Sie dem Kunden gegenüber Rechenschaft ablegen.“
Singa arbeitet auf diese Weise daran, Industrie 4.0 in scheinbar sehr gewöhnliche Produktionsprozesse einzuführen. „In zukünftigen Lösungen kann man KI einsetzen, um sich das System selbst verbessern zu lassen.“ Laut Elkink wird Cloud-Technologie hierbei sehr wichtig. „Wir wollen die Ausgabedaten in einer QIS (Quality Inspection System) Cloud-Umgebung zur Verfügung stellen. Dadurch ist es möglich, mehr mit den Daten zu machen und vor allem die Optimierung des Prozesses besser in den Griff zu bekommen.“
Die Nutzung von Daten wird in jeder Branche immer wichtiger, sagt Elkink. „Die Produzenten werden zunehmend an ihrer Effizienz gemessen. Früher konnte man erst im Nachhinein sehen, ob ein Fehler gemacht wurde, jetzt sieht man das während der Produktion.“ Die Daten helfen Unternehmern dabei, besser zu werden. „Daten bieten mehr Einblicke in Ihren Prozess, man erkennt Verbesserungspotenziale schneller und das trägt zu einem Lerneffekt im Unternehmen bei.“
Durch eine bessere Qualitätskontrolle, ein höheres Segment bedienen
Inzwischen gibt es auch aus Deutschland Interesse an der Technologie, Qualitätskontrolle von Elementen in der Produktion einzusetzen, sagt Elkink. „Deutschland hat viele Zulieferer und Hersteller in der Möbelindustrie.“ Aber auch andere Branchen scheinen neugierig zu sein. „Denken Sie an die Spritzgussindustrie, die viel für die Automobilindustrie arbeitet. Auch hier steigen die Qualitätsanforderungen.“
In der Industrie und bei der Qualitätsüberwachung in der Produktion gibt es laut Elkink einen Trend zu „High Mix Low Volume“. „Mehr Variation und mehr Punkte, die mit hoher Genauigkeit und ebenso hoher Geschwindigkeit kontrolliert werden müssen.“
KI macht Ihr Unternehmen noch besser
Kunden eine gleichbleibende Qualität zu liefern, ist hierbei eine ganz deutliche Entwicklung, sagt er. „Der Einsatz von KI in solchen Prozessen kann dabei helfen.“ Deep Learning ist eine Technologie, die diesen Optimierungsschritt möglich machen kann, sagt Elkink. „Durch das Training eines neuronalen Netzwerks mit Datensätzen Ihres Produkts und Abweichungen kann dieser Prozess weiter automatisiert werden.“
Elkink sieht hier Vorteile für Produzenten. „Es geht immer mehr um Geschwindigkeit und Genauigkeit. Es geht über das menschliche Wahrnehmungsvermögen hinaus und sorgt dafür, dass die Kontrolle von subjektiv zu objektiv übergeht. Außerdem wird die Anwendung von KI in Zukunft mit automatischen Prozesseinstellungen möglich sein, um einen ‚Closed-Loop‘ für Ihre Qualitätskontrolle zu schaffen.“
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