Industrielle Montagelinien sind vielfältig: Einige arbeiten mit häufig wechselnden Produktaufbauten, während sich andere durch komplexe Prozesse und hohen Abstimmungsbedarf zwischen Werker und weiteren Experten auszeichnen. Das Fraunhofer IGD unterstützt Anwender mit einer Kombination aus Augmented Reality (AR) und Künstlicher Intelligenz (KI) bei den Herausforderungen in der Produktion. Die Lösung besteht aus einem AR-gestützten Montagearbeitsplatz, der Mitarbeitende durch die Abfolge des Zusammenbaus führt und gleichzeitig eine Qualitätskontrolle der Bauteile sowie eine Remote-Unterstützung ermöglicht. Unternehmen reduzieren so die Fehlerquote und kostenintensive Stillstandszeiten.
Lassen Sie sich von KI-Anwendungsbeispielen inspirieren!
Theorie ist gut, Praxis ist besser. Die Redaktion sucht immer wieder nach interessanten Anwendungsbeispielen und stellt sie Ihnen vor. Finden Sie Ihre KI-Idee:
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Die Augmented-Reality-Brille auf dem Kopf und so die Reihenfolge und Ausrichtung der Bauteile direkt vor Augen: Das ist keine Zukunftsvision, sondern vereinfacht bereits heute Produktionsprozesse. Der AR-gestützte Montagearbeitsplatz des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD macht Anleitungen auf Papier überflüssig. Stattdessen nehmen vier Kameras das Arbeitsfeld auf und führen Werkerinnen und Werker via mobiler AR-Ausgabeeinheit – also beispielsweise per Tablet oder AR-Brille – durch die einzelnen Schritte.
Unmittelbare Rückmeldung vermeidet Fehler
Die Person greift das falsche Bauteil? Eine visuelle Fehlermeldung inklusive Einblendung des korrekten Elements erscheint unmittelbar in ihrem Sichtfeld. Das Bauteil ist passend, wird aber falsch positioniert? Auch in diesem Fall erfolgt ein Feedback. Ebenso, wenn die Komponente einen Mangel wie ein fehlendes Bohrloch aufweist. „Die Software vermeidet, dass Fehler im Montageprozess entstehen und gegebenenfalls sogar die Herstellung mit diesem Mangel fortgesetzt wird“, erklärt Andreas Franek, stellvertretender Leiter der Abteilung 'Virtuelle und Erweiterte Realität'. „Denn werden Unstimmigkeiten erst später entdeckt, zieht dies einen erhöhten Aufwand und kostenintensive Stillstandszeiten nach sich.“
Zukunftstechnologien verstehen!
Die Technik entwickelt sich so schnell weiter wie noch nie. Neue Technologien halten ständig Einzug in unserem Leben. Natürlich heißt das nicht, dass alte Technologien verschwinden werden, aber die Relevanz wird sich verschieben. Welche Technologien und Konzepte wichtiger werden, was der aktuelle Stand ist und worin Chancen für die Industrie liegen, lesen Sie in unserer Rubrik "Zukunftstechnologien" - hier entlang!
Einen Überblick über die relevantesten Zukunftstechnologien und deren industrielle Einsatzmöglichkeiten hat unsere Redakteurin Julia Dusold in diesem Kompendium für Sie zusammengefasst: "Das sind die wichtigsten Zukunftstechnologien".
Kernanwendung des Industrial Metaverse
Gefragt ist diese Unterstützung beispielsweise im Automotive-Bereich, aber auch im Anlagen- und Werkzeugbau sowie in der Qualitätssicherung. Auch der Herstellungsprozess von Akkus und individuell aufgebauten Schaltschränken sind mögliche Anwendungsfelder. Insbesondere für komplexe Produktaufbauten bietet die Software noch einen weiteren Vorteil: Treten Fragen oder Probleme auf, lässt sich ohne Verzögerung ein Experte oder eine Expertin von außen hinzuziehen, welche die Person an der Montagelinie unterstützt.
Sie kann in direkter virtueller Präsenz erklären und Anmerkungen im Sichtfeld – und somit am Objekt – machen. Durch die Nutzung der immersiven AR-Technologien erscheint der Experte oder die Expertin direkt in der Umgebung, im Erfahrungsraum des Nutzers, wodurch eine natürliche Kommunikation und Interaktion gewährleistet ist – so als wären beide Gesprächsteilnehmer physisch präsent. Diese Form der Telepräsenz ist eine Kernanwendung des 'Industrial Metaverse'.
KI mit CAD-Modellen anlernen
In der Entwicklung der Technologie kombinierten Franek und sein Team Augmented Reality mit Methoden des maschinellen Lernens. „Die KI wird mit computergenerierten Bildern auf Basis der CAD-Modelle angelernt – sie benötigt keine realen Fotos. Das reduziert die jeweilige Vorlaufzeit“, erklärt der Wissenschaftler. Zusätzlich entfalle der weitere Arbeitsschritt von den CAD-Modellen hin zu den gestalteten und ausgedruckten Arbeitsanweisungen, die bislang noch vielerorts die Reihenfolge des Zusammenbaus vorgeben.
Quelle: Fraunhofer IDG
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