Die Produktionsanforderungen bei thyssenkrupp Automotive Body Solutions wachsen stetig: Höhere Stückzahlen, kürzere Taktzeiten und maximale Qualitätsanforderungen im Automobilbau erfordern innovative Ansätze. Im gemeinsamen Projekt mit AI.SEE™ optimiert thyssenkrupp Automotive Body Solutions die optische Prüfung von Türen auf Kratzer, Kerben oder Verschmutzungen. Ziel ist es, durch Automatisierung effizienter zu werden und gleichzeitig ein Return-on-Invest innerhalb von 1-2 Jahren zu realisieren.
thyssenkrupp Automotive Body Solutions automatisiert die Oberflächenprüfung mit AI.SEE™
DIE HERAUSFORDERUNG
DAS PROJEKT AUF EINEN BLICK
Unternehmen
thyssenkrupp Automotive Body Solutions
Branche
Automotive
Prüfaufgabe
Oberflächenprüfung von Karosseriebauteilen
Integrationstyp
Inline-Integration
DIE LÖSUNG
Eine Partnerschaft für Zukunftstechnologie
thyssenkrupp Automotive Body Solutions entschied sich für AI.SEE™, nachdem eine detaillierte Machbarkeitsanalyse überzeugende Einblicke in die Realisierbarkeit und den zuverlässige Detektion der Fehlermerkmale mit KI geliefert hat. Die Gesamtlösung kombiniert die modernste Shade-from-Shading Bildverarbeitungstechnologie von Vision On Line GmbH mit selbstlernender KI-Software von AI.SEE™, die Oberflächenfehler mit einer garantierten Sensitivität von 99% erkennt.
„Wir haben uns für AI.SEE™ entschieden, weil sie nicht nur über Erfahrung im Automotive-Bereich verfügen, sondern auch durch positive Referenzen, innovative Technologien und einen partnerschaftlichen Ansatz überzeugt haben. Die realistischen Ergebnisse und das gemeinsame Engagement haben uns die Sicherheit gegeben, die richtige Wahl zu treffen.“
Manuel Gentner, Technical Engineer bei thyssenkrupp Automotive Body Solutions
Von der Idee zur Implementierung
Machbarkeitanalyse
Der zentrale Startpunkt war die Machbarkeitsprüfung, um realistische Fehlererkennungsraten zu bewerten.
Integration der Hardware
Die Kameratechnik von Vision On Line GmbH wird in die Produktionslinie integriert.
Training der KI
Modelle werden durch gezielte Fehlererzeugung während der Trainingsphase optimiert.
Automatisierte Fehlererkennung
Die KI prüft nun jede Tür auf Oberflächenfehler und liefert präzise Ergebnisse. Ein Springer steht bereit, um fehlerhafte Teile bei Bedarf nachzuarbeiten.
„Wir machen erst eine Machbarkeitsanalyse und prüfen, ob die Umsetzung realistisch ist. Das war für uns entscheidend, um Fehlentscheidungen zu vermeiden.“
Manuel Gentner, Technical Engineer bei thyssenkrupp Automotive Body Solutions
DAS ERGEBNIS
Automatisierte Detektion von Oberflächenfehlern
Durch die Automatisierung wird der manuelle Prüfprozess spürbar verbessert. Fehlerhafte Türen werden von der KI-Software erkannt, und Mitarbeitende nur bei spezifischen Problemen informiert. Die Lösung ist für steigende Produktionszahlen ausgelegt und bietet maximale Effizienz, während die präzise Fehlererkennung konstant hohe Qualitätsstandards sicherstellt, die den strengen Anforderungen der Automobilindustrie gerecht werden.
Ein Schritt in die Zukunft der Produktion
Dieses Projekt ist erst der Anfang. Manuel Gentner beschreibt die nächsten Schritte: „Mit dieser Technologie können wir nicht nur bestehende Prozesse optimieren, sondern auch künftige Anwendungen wie kognitive Roboter für automatisierte Fehlerbehebung erschließen.“Aktuell arbeitet thyssenkrupp Automotive Body Solutions an einem neuen Anwendungsfall zur Entfernung von Kleberesten, der ebenfalls Bildverarbeitungstechnologie, KI-Software und Robotik vereint.
Exemplarische Darstellung der KI-Auswertung der Rasteraufnahme ©AI.SEE GmbH
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