KI-Qualitätsprüfung in der Fabrik
Ein weltweit führender Hersteller von Blei-Säure-Batterien war mit hohen Ausschussraten während der Produktion konfrontiert, hauptsächlich aufgrund von Montagefehlern, Schweißfehlern und Beschichtungsproblemen. Dem traditionellen manuellen Qualitätskontrollsystem fehlte eine Echtzeitüberwachung, was die rechtzeitige Erkennung von Mängeln erschwerte, was sich negativ auf die Effizienz der Wartung und des Gerätemanagements auswirkte.
Um diese Herausforderungen anzugehen, arbeitete Edgegenesis mit dem Unternehmen zusammen, um eine maßgeschneiderte, Edge-KI-gesteuerte IoT-Qualitätsprüfungsplattform zu entwickeln. Dieses System erfasst und verarbeitet Produktionsmängel in Echtzeit und verbessert die Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit der Qualitätsüberwachung erheblich. Infolgedessen wurden die Fehlerraten gesenkt, das Gerätemanagement optimiert und sowohl die Produktionseffizienz als auch die Produktqualität verbessert – was letztendlich die Betriebskosten senkte und die Wettbewerbsfähigkeit am Markt stärkte.
Lösungshighlights:
- Verbesserte Ausbeute: Das System identifiziert fehlerhafte Produkte umgehend und gibt Frühwarnungen aus. Es steuert die Produktionslinie automatisch, um Anomalien zu verwalten, die Ausbeute effektiv zu erhöhen und eine stabile Produktqualität zu gewährleisten.
- Beschleunigte Bereitstellungseffizienz: Mit Unterstützung für eine schnelle Fernbereitstellung und Gerätekonfiguration reduziert die Lösung manuelle Vorgänge und Geräteausfallzeiten, was die Gesamtproduktionseffizienz steigert.
- Erhöhte Erkennungsgenauigkeit: Kontinuierliche Aktualisierungen der Erkennungsmodelle ermöglichen eine schnelle Anpassung an neue Produkte und verbessern sowohl die Erkennungsgeschwindigkeit als auch die Genauigkeit.
- Skalierbarkeit für zukünftige Erweiterungen: Die hohe Flexibilität des Systems ermöglicht die Erweiterung auf zusätzliche Produktionslinien und Szenarien und unterstützt so die langfristige Entwicklung.
Herausforderungen
- Gerätekompatibilität: Unterschiede in Hardware- und Softwareplattformen über die Produktionsstufen hinweg erschweren die Systemintegration und den Datenaustausch.
- Echtzeit-Datenverarbeitung: Das System muss große Mengen an Echtzeitdaten verarbeiten, um Produktfehler genau zu erkennen und zu bewerten, was eine hohe Reaktionsfähigkeit erfordert.
- Anpassung der Bediener: Der Übergang von manuellen zu intelligenten Systemen erfordert, dass sich die Bediener schnell anpassen und kompetent werden, um die Lernkurve zu verkürzen.
- Systemintegration: Die Lösung muss sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen, ohne die Stabilität der aktuellen Produktionslinie zu beeinträchtigen.
Edgenesis-Lösung
Automatisierte Bereitstellung
Nutzung von SUSE EIB / Elemental für Plug-and-Play-Edge-Gateways, was die Bereitstellung vereinfacht und die Konfigurationszeit verkürzt.
Cloud-Edge-Management
Nutzung von k3s und Rancher, um eine schnelle Anwendungsiteration und reibungslose Geräteintegration zu ermöglichen, was die Stabilität und Sicherheit erhöht.
IoT-Interoperabilität
Verwendung von Shifu zur Abstraktion von Geräten als API-Endpunkte, was einen einheitlichen Zugriff und eine schnelle Entwicklung ermöglicht und die Produktionsflexibilität erhöht.
Edge-KI-Qualitätsprüfung
Visionsbasierte Edge-KI verbessert die Präzision der Fehlererkennung und erhöht die Ausbeute.
Ergebnis
Nach der Systemimplementierung erreichte das Unternehmen eine Erkennungsgenauigkeit von über 99 %, was eine hochpräzise Echtzeitüberwachung der Batteriekomponenten ermöglichte. Dies erlaubte eine genaue Identifizierung von Mängeln an den Batterieklemmen und dem Fördersystem. Infolgedessen verbesserte sich die Ausbeute um 6 %, was zu jährlichen Kosteneinsparungen von ca. 2,2 Millionen USD durch reduzierten Nacharbeits- und Abfallaufwand führte. Insgesamt verzeichnete das Unternehmen eine deutliche Verbesserung der Produktionseffizienz und stärkte seine Wettbewerbsfähigkeit am Markt.
