Die Firma Hengst SE produziert Ölfiltergehäuse. Ein Blick in die Gießerei.
© Hengst SE
Innovation Story
KI-gestützte Objekterkennung

Wo liegt der Fehler? Künstliche Intelligenz sichert Produktionsqualität

Kooperationspartner: NFT automates GmbH und Hengst SE

Hersteller in der Industrie stehen vor immer größeren Herausforderungen: Die Produktion soll immer schneller laufen, die Produktionsschritte aber sollen weiterhin nachvollziehbar sein. Um diese Anforderungen zu erfüllen, sind automatische und zuverlässige Kontrollen von Prozessen und Arbeitsschritten nötig. Einem Münsterländer Unternehmen ist es gelungen, dank Künstlicher Intelligenz automatische Kontrollen zu ermöglichen, die dabei eine höhere Produktionsqualität gewährleisten.

NFT automates GmbH, Ibbenbüren

Die NFT automates GmbH hat sich zum Ziel gesetzt, die industrielle Produktion ihrer Kunden durch Automatisierungen und Digitalisierungen auf allen Ebenen zu verbessern. NFT automates GmbH berät, plant und gestaltet die Produktion 4.0.

Hengst SE, Münster

Das Familienunternehmen Hengst SE ist ein global aufgestellter Spezialist für technologisch führende Filtrationslösungen. An weltweit 21 Standorten entwickeln und produzieren 3000 Beschäftigte innovative Produkte, um Menschen, Motoren und Systeme zu schützen sowie Ressourcen zu schonen.

Herausforderung: Automatische Sichtprüfung

In der Fertigung ist die Qualität eines der wichtigsten Merkmale. Jeder Produktionsschritt muss passen, jedes Bauteil muss geprüft werden. Oft entdecken Produzenten Fehler aber erst am Ende, wenn also das Produkt bereits fertig hergestellt ist. Dementsprechend hoch ist der Aufwand, den Fehler zu beheben. Denn je früher Fehler erkannt werden, desto weniger Produktionsschritte müssen rückgängig gemacht werden.

Hengst SE produziert Ölfiltergehäuse, in die mehrere unterschiedlich geformte Dichtungen eingesetzt werden. Durch automatische gewonnene Bilder, die auch automatisch ausgewertet werden (automatische Sichtprüfung), soll sichergestellt werden, dass die Dichtungen korrekt in die Aussparungen eingelegt wurden. Stehen die Dichtungen hervor, kann es im Produktionsprozess vorkommen, dass sie in weiteren Montageschritten verrutschen, zwischen den Gehäuseelementen eingeklemmt werden und die Baugruppe undicht wird.

Weil es verschiedene Dichtungen und Oberflächen gibt, treffen klassische Ansätze der Sichtprüfung hier auf ihre Grenzen. Deshalb bietet sich der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) an. Doch beim Einsatz von KI-Lösungen ist es schwierig, die Entscheidungen der KI nachzuvollziehen. Die KI ist also oft eine Black Box mit undurchsichtigen Prozessen. Gemeinsam entwickelten die Kooperationspartner Hengst SE und NFT automates GmbH deshalb für dieses Problem eine Lösung.

Lösungsansatz: KI-gestützte Objekterkennung

Die innovative KI-basierte Anwendung überprüft, ob die unterschiedlichen Dichtungen in ihren Aussparungen korrekt positioniert sind. Das Besondere dabei ist die Fehleranzeige. Der Maschinenbediener bekommt über eine Webanwendung genau angezeigt, an welcher Stelle sich der Fehler befindet. Mit diesem Wissen kann der Bediener die fehlerhafte Dichtung nacharbeiten, sodass die Baugruppe im späteren Prozess nicht undicht wird. Manuell wäre eine solche Qualitätskontrolle viel zu aufwendig. Die KI-gestützte Objekterkennung funktioniert über eine Webanwendung, die in jedem Browser angezeigt werden kann.

Ein weiterer Vorteil der Anwendung: Sie funktioniert bei Tag wie Nacht. Die KI kann mit verschiedenen Lichtverhältnissen trainiert werden, sodass die Sichtprüfung bei direkter wie indirekter Beleuchtung funktioniert.

Erfolg: Einsatz modernster Technologie zur Qualitätssicherung

Die Anwendung ist für die Fertigungsindustrie optimal: Durch den Einsatz von KI in der automatischen Sichtprüfung ermöglicht sie eine gleichbleibende Produktionsqualität. Das Innovative ist nicht allein der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Qualitätskontrolle. Besonders ist vielmehr, dass die Entscheidungen der KI transparent und nachvollziehbar sind, was es in der Form in diesem Kontext bislang nicht gibt. Zusätzlich zu der Sichtprüfung werden die Kamerabilder archiviert, in denen ein Fehler erkannt wurde. Mithilfe dieser Bilder lässt sich der Produktionsprozess noch weiter optimieren.

Enabling Networks Innovation Stories

Als regionale Verbundinitiative unterstützt Enabling Networks Münsterland Unternehmen und Hochschulen im Münsterland dabei, Innovationen zu entwickeln, sie umzusetzen und die richtigen Partner für das Vorhaben zu finden. Um zu zeigen, wie innovativ und gleichzeitig kooperativ das Münsterland auch jetzt schon ist, ist das Projekt zudem auf die Suche nach innovativen Kooperationsprojekten aus der Region gegangen. Die Ergebnisse sind auf dieser Seite dargestellt. Das Projekt Enabling Networks Münsterland wird im Rahmen des EFRE-Aufrufs „Regio.NRW“ von der Europäischen Union und dem Wirtschaftsministerium NRW gefördert.

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