Anwendung von künstlicher Intelligenz in Produktion und Qualitätskontrolle

KI mit Praxisnutzen

Selbstfahrende Autos, smarte Recruiting-Tools, medizinische Früherkennung: Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts, die nicht nur von Großunternehmen, sondern auch von kleinen und mittelständischen Betrieben in der Produktion eingesetzt werden kann. Als vielversprechender Bereich erweist sich KI im Zusammenschluss mit anderen Maschinen: Industrierobotern. Der Automatisierungserfolg ist hierbei an die flexible Systemintegration geknüpft.

Ein Mirai-gesteuerter Roboter lässt sich von Menschenhand per Demonstration trainieren. Das Training für eine Anwendung gelingt in wenigen Stunden. (Bild: Micropsi Industries GmbH)

Durch Automatisierung können Unternehmer flexibel und planungssicher produzieren, auch bei variantenreichen Layouts. Was viele Betriebe jedoch beim Umstieg auf automatisierte Prozesse abschreckt, ist der Faktor Zeit. Viele Anwender befürchten, die Produktion könnte während der Roboterintegration zu lange pausieren. Nicht zuletzt durch neue Robotersteuerungen auf KI-Basis sind diese Bedenken unbegründet. Sie senken den zeitlichen Aufwand für die Implementierung und Umrüstung und sind mit ihrer einfachen Bedienung auch für kleine und mittlere Betriebe sowie große Unternehmen geeignet.

Mirai-Einsatz bei ZF: Der UR10e ist imstande, die Position von Metallringen zu erfassen, diese zu greifen und auf einem Förderband zu platzieren – auch bei wechselnden Lichtverhältnissen. (Bild: Micropsi Industries GmbH)

Roboter schneller und flexibler implementieren

KI-gesteuerte Robotik birgt für Unternehmen jeder Größe ein hohes Maß an Flexibilität. So können Roboter, die mit einer KI-Steuerung wie Mirai von Micropsi Industries ausgestattet sind, selbstständig und in Echtzeit mit Varianzen umgehen. Auf diese Weise werden Aufgabengebiete automatisierbar, die zuvor ausschließlich manuell erledigt werden konnten, da Kosten oder Komplexität der Automatisierung zu hoch waren. Mitarbeiter können die KI für neue Anforderungen in wenigen Stunden selbst trainieren und anpassen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen durch Führen des Roboterarms gezeigt werden. Ein Machine-Learning-Verfahren leitet aus Kamerabildern und gezeigten Positionen dann selbstständig eine Bewegungsintuition für den Roboter ab, die ihm den Umgang in Echtzeit auch mit unbekannten Situationen ermöglicht – und so die ersten und letzten Zentimeter einer Anwendung präzise steuern kann.

Automatisierte Werkstückaufnahme

Die ersten und letzten Zentimeter präzise zu steuern – das war auch beim Automobilzulieferer ZF Friedrichshafen gefragt. Die Herausforderung bestand darin, die Werkstückzufuhr einer großvolumigen Frässtation zu automatisieren, in der Zahnräder produziert werden. Zunächst werden Metallringe aus einer Kiste entnommen und auf ein Förderband gelegt, um später in die Produktion der Zahnräder einzufließen. Ein variantenreicher Produktionsschritt, da sich sowohl die Ringe in der angelieferten Kiste verschieben und dadurch zufällig und unvorhersehbar angeordnet sind, als auch weil Platzierung und Form der Gitterbox variieren können. Wechselnde Lichtverhältnisse stellten eine zusätzliche Herausforderung dar.

Heute ist Mirai bei ZF in einer automatisierten Werkstückaufnahme im Einsatz. Mit seiner eigenen Steuerung bringt der Roboter von Universal Robots sich über den Ringen in der Kiste in Position. Das Mirai-System übernimmt dann die Kontrolle: Es bewegt den Roboter selbstständig zum nächsten Ring und bringt den Greifer in die korrekte dreidimensionale Greifposition. Nachdem diese Position erreicht ist, übernimmt das System des UR10e wieder, hebt den Ring auf und bewegt ihn zum Ablegen auf das Förderband. Das komplette Einrichten des Roboters dauerte nur wenige Tage. So sorgt die KI heute bei ZF für dauerhaft stabile, schnelle Produktionsprozesse – auch wenn Varianzen auftreten. Die vorher unlösbare Aufgabe war somit schnell und kosteneffizient automatisierbar.

Automatisierte Lötpasten-Dosierung

Schnell und kosteneffizient automatisieren? Das wollte auch Siemens Energy. Das Unternehmen musste einen Prozessschritt – konkret eine Dosieraufgabe – bei der Aufarbeitung von Gasturbinenschaufeln automatisieren. Die Aufgabe ist aus mehreren Gründen komplex: Die Positionen der Bohrungen auf der Schaufel weichen aufgrund von Temperaturverformungen der Schaufel ab. Ferner gestaltet sich die Dosierung der Lötpaste mühsam und monoton, da Hunderte von Bohrungen zu füllen sind. Es dauert Stunden, bis ein Mensch das erledigt hat. Die Schaufeln selbst gibt es in verschiedenen Ausführungen und unterschiedlichen Verschleißzuständen.

Auch hier konnte die Mirai-Robotersteuerung schnell und verlässlich Abhilfe schaffen. Dazu führt ein entsprechend ausgerüsteter Industrieroboter die Dosiernadel in die Bohrungen der Turbinenschaufel ein und überwindet dafür mitunter die Varianzen hinsichtlich Form und Zustand der Schaufeln. Die KI übernimmt die Bewegung der Nadel von einer Bohrung zur nächsten und das präzise Einsetzen der Nadel in die Bohrungen. Die Steuerung des Roboters leitet anschließend das Auftragen der Lötpaste und andere vorgegebene Teile der Aufgabe, die sich programmieren lassen.

Bei bestehenden Layouts ansetzen

Beispiele wie das von ZF und Siemens Energy belegen, dass der Zusammenschluss von KI-Software und Industrierobotik ein hohes Maß an Flexibilität ermöglicht. Kürzere Implementierungszeiten, eine einfache Bedienung und ein breites Einsatzspektrum erlauben es Konzernen wie KMU gleichermaßen, wirtschaftlich zu produzieren und im internationalen Wettbewerb zu bestehen.