21. JANUAR 2019

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Nicht ohne meine Hardware


Fertigungsautomation

Qualitätssicherung - Einzelteile insbesondere für die Automobilbranche müssen hohe Produktionsanforderungen erfüllen. Ein immer größer werdender Automatisierungsgrad verbunden mit intelligenten Maschinen bietet hier die Chancen, den Aufgaben gerecht zu werden.
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Intelligente Maschinen, das klingt so einfach, der Begriff wird oft und viel verwendet. Doch was bedeuten intelligente Maschinen? Eine Maschine kann immer nur das wissen, was die Programmierer ihr mitgegeben haben – also doch nicht so intelligent? Doch, Maschinen können selbstständig lernen, Muster erkennen und unterschiedliche Daten analysieren.

Das Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU in Chemnitz hat jetzt eine Anlage entwickelt, die schwarz lackierte Kleinteile für die Automobilbranche auf optische Fehler überprüft. Und das läuft vollautomatisch. Nicht nur, dass die Software bekannte Fehlermuster identifiziert. Nein, die Software lernt, selbstständig Fehler zu erkennen, zu unterscheiden und zu bewerten.

»Wir haben für die Entwicklung dieser Anlage unsere Entwicklungsumgebung Xeidana eingesetzt«, sagt Alexander Pierer, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Automatisierung und Monitoring. Pierer ist für Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Automatisierung und der Überwachung von Fertigungstechnologien zuständig. Bei diesem Projekt hat er die Leitung übernommen und die Software mitentwickelt. »Die Software, die wir hier implementiert haben, kann zum Beispiel die Daten unterschiedlicher oder redundanter Sensorsysteme kombinieren.« Diese Sensorfusion bietet die Möglichkeit, das Spektrum erkennbarer Defekte und die damit verbundene Bewertungszuverlässigkeit zu erhöhen.

Mithilfe von strukturentdeckenden Verfahren kann die Software komplexe Zusammenhänge in Datenbeständen finden und Muster identifizieren. »Und somit lernt die Maschine«, sagt Pierer. Die Teile können dadurch auch anhand weicher Kriterien, ähnlich der menschlichen Wahrnehmung, in ›in Ordnung‹ oder ›nicht in Ordnung‹ klassifiziert werden.


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Ausgabe:
aut 04/2018
Unternehmen:
Bilder:
Bild: Richter/Fraunhofer IWU
Bild: Richter/Fraunhofer IWU
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