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Blitz im Gehirn Für den Ausbau der Leiterplattenbestückung in der Elektronikfertigung hat er nach einem System gesucht, das die manuelle Bestückung überwacht und Fehler sofort am Arbeitsplatz in Echtzeit an die arbeitende Person visualisiert zurückmeldet. "Der Schlaue Klaus war dann so etwas wie der Blitz im Gehirn", erinnert sich Hermann Mütsch an die erste Demonstration des Systems in Karlsruhe. Er hat gleich sechs der intelligenten Assistenzsysteme bestellt und in eine neue Fertigungslinie integriert. In der Linie werden 15 verschiedene Teilenummern für drei Motorbaugrößen gefahren. Die Kapazität ist für 400. 000 Leiterplatten im Zweischichtbetrieb ausgelegt. Pro Schicht sind neben dem Schichtführer sechs Bestückerinnen, drei Prüfer, ein Materialbereitsteller und ein Elektroniker für die Reparatur fehlerhafter Baugruppen beschäftigt. Das Ensemble verbindet die bisher getrennten Arbeitsbereiche Bestückung und Leiterplattentest miteinander. Zusätzlich ist der Arbeitsgang Nutzentrennung angefügt.
Fehler werden sofort erkannt und der Mitarbeiter wird unmittelbar aufgefordert, zu korrigieren. Erst dann geht es weiter ", erläutert Diplom-Betriebswirt Wolfgang Mahanty. Der Geschäftsführer der OPTIMUM datamanagement solutions hat das System zusammen mit dem Optimum-Team entwickelt und zur Serienreife gebracht. Er sieht im Schlauen Klaus eine Industrie 4. 0-Lösung in Reinkultur. "Der Schlaue Klaus weiß, was ist, kennt die komplexen Prozesse einer Fertigung, leitet diese an und gleicht ab, ob sie richtig ausgeführt sind", skizziert er die Arbeitsweise. Als Spezialist für industrielle Bildverarbeitung und intelligente Datenbanksysteme hat er das Assistenzsystem so mit Schnittstellen ausgestattet, dass es mit anderen Software-Systemen der Kunden kommunizieren kann. Diese erlauben eine schnelle Integration in den Produktionsprozess und einen einfachen Datenaustausch mit den Systemen. Der Schlaue Klaus besteht aus einem hochauflösenden HD-Touchscreen mit 21, 5 Zoll, einer oder mehreren USB 3.
Vorteile die der Schlaue Klaus THT spezialisiert auf den Elektronikbereich mit sich bringt sind die grafische Programmierung, sodass auch ohne jegliche Programmierkenntnisse ganz einfach auch schwierigste Prozessstrukturen als Rezepte definiert werden können. Diese Rezepte werden als Dateien abgespeichert was das einfache Kopieren und Arbeiten an einem anderen Ort und Arbeitsplatz ermöglicht. Dadurch wird auch ein einfacherer Support garantiert. Testen Sie es selbst: Halle 1; Stand 1906
"In den letzten Jahren haben wir aber immer wieder erkannt, dass die Notwendigkeit zum Einlernen von Schlecht-Bildern den Einsatz von kognitiven Assistenten wie unserem Schlauen Klaus massiv behindert. Wir wollen eine Lösung schaffen, die es unseren Kunden ermöglicht, ausschließlich mit Bildern des regulär laufenden Prozesses zu starten und trotzdem Abweichungen von der Norm erkennen zu können", beschreibt Optimum-Geschäftsführer Wolfgang Mahanty die Motivation, sein System noch schlauer zu machen. Unterstützung bei der Entwicklung fand Optimum bei Industrial Analytics Lab, die auf die Implementierung von KI-gestützten Automationslösungen im Mittelstand spezialisiert sind. Gemeinsam wurden eine Algorithmik entwickelt, um Fehlerzustände zu erkennen, ohne diese vorher gesehen zu haben. Bild 2 | Normiertes Histogramm der gefundenen SOM-Distanzen für ein Trainings-Sample von 100 Bildern eines Kondensators. Die trainierte SOM wurde auf drei weitere Bilder angewandt, bei denen der Kondensator fehlte.
Die Bandbreite umfasst dabei mehrere hundert unterschiedliche Varianten. Diese mussten zuvor manuell ausgewählt und an der richtigen Stelle verbaut werden. Allein in den Topversionen des A4 sind in den Türverkleidungen bis zu 14 Steckverbindungen integriert (für Fensterheber, Lautsprecher, Zentralverriegelung, Spiegelverstellung und andere Audi Sonderausstattungen). Durch die Kombination von industrieller Bilderkennung und einer intelligenten Datenbank erkennt das Assistenzsystem jeden Schritt und begleitet den Mitarbeiter in Echtzeit während der kompletten Montage. Nach dem einfachen Prinzip: Anleiten – Überprüfen – Bestätigen – Dokumentieren werden auch diese komplexen Abläufe beherrschbar. Der "Schlaue Klaus" greift immer dann ein, wenn Fehler entstehen. Korrekte Handgriffe werden bestätigt. Über einem ergonomisch gestalteten Arbeitstisch prüfen zwei hochauflösende 2D-Kameras, ob alle Stecker richtig eingerastet sind. Die Arbeitsreihenfolge ist dabei unerheblich. Falsche oder fehlende Verbindungen gehören bei der Türenmontage des neuen Audi A4 der Vergangenheit an.
Diese wurden mit Distanzmaßen außerhalb des 3 Konfidenz-Intervalls (entspricht einer Bestimmtheit größer 99, 7%) klar als fehlerhaft erkannt. – Bild: Industrial Analytics Lab GmbH Self-Organizing Maps (SOMs) Möglich wird dies durch den Einsatz von Self-Organizing Maps (SOMs). Diese Neuronalen Netze gehören zu den unsupervised-learning Methoden, d. h. eine Klassifikation von Bilddaten wird ohne a priori Wissen ausschließlich basierend auf algorithmisch identifizierter Ähnlichkeit der Bilder durchgeführt. Dies ermöglicht Klassifikationsaufgaben ohne vorherige Kenntnis der Anzahl und Art der zu bildenden Klassen. Befinden sich in einem Satz Bilddaten etwa Bilder von Hunden, Katzen und Mäusen, so wird die SOM eine Gliederung ganz von selbst herausbilden. Kommt z. B. die Fotografie eines Vogels hinzu, wird diese in keine der drei Teile der Karte einsortiert werden können und entsprechend als Ausreißer hervortreten. Mittels SOMs kann sogar ein Bestimmtheitsmaß für die erfolgte Klassifikation ermittelt werden, da der Abstand in der Karte ein direktes Maß für die Ähnlichkeit darstellt.