A Technology and Innovation egy mesterséges intelligenciával támogatott „üregvédelmi rendszert” fejleszt ki lengéscsillapító tömítések gyártásához. A modern kameratechnológiát nem a gyártott alkatrészek, hanem maga a gyártási folyamat elemzésére használják.
Az automatizált látásvezérlés (AVC) nap mint nap bizonyítja értékét a Freudenberg Sealing Technologies (FST) vállalatnál. Az optikai minőségellenőrzésnek ez a formája fontos eleme a termékek minőségének garantálásában. A Technology & Innovation (T&I) AVC-csapatának egyik jelenlegi projektje azonban más célt követ. A modern kameratechnológia segítségével nem a gyártott alkatrészeket, hanem magát a gyártási folyamatot elemzik. Pontosabban a lengéscsillapító tömítések gyártását az FST egyesült királyságbeli, spanyolországi, törökországi és később valószínűleg mexikói telephelyein.
A múltban a vulkanizált lengéscsillapítótömítések többször beragadtak a prés üregébe. Ha ez észrevétlen marad, és a következő gyártási ciklus megkezdődik, az üreg megsérülhet, néha akár az egész szerszámlemez is. A költségek ilyenkor gyorsan több ezerre rúgnak – nem is beszélve az ilyen sérülések okozta gépleállásról. És az ilyen esetek korántsem kivételek. A múltban egyes telephelyek évente akár 24 sérülésről is beszámoltak.
Mit lehet tenni a termelő személyzet támogatása érdekében? Dr. Helmut Hamfeld, T&I, irányítása alatt az észak-zsilipesi telephelyen néhány évvel ezelőtt bevezették a gyártási folyamat félautomata vizuális ellenőrzését. A klasszikus képfeldolgozó algoritmusok alapján, később pedig még egy kezdeti mesterséges intelligencia (AI) modellel is ellenőrizte minden egyes ciklus után, hogy a présben lévő összes üreg „tisztán” kiürült-e. A rendszer az összes üreget ellenőrizte. „Ez jól működött, és a présgépek károsodásának jelentős csökkenéséhez vezetett” – számol be Dr. Torben Fetzer, aki Hamfelddel együtt alkotja a T&I-nél az AVC-csapatot.
Csak egy bökkenő volt. Az FST számos különböző lengéscsillapító tömítést gyárt, nagyon különböző szerszámokkal, néha tizenkét üreggel egy szerszámlemezen, néha akár 56-tal. Minden szerszámhoz négy referenciapontot kellett meghatározni, és a szerszámok cseréjekor ki kellett választani a megfelelő referencia-szerszámot. Ez időigényes volt és hibákhoz vezethetett.
„Sok minden lehetséges”
Ez ma már a múlté Európában sok lengéscsillapító tömítéshez használt présgép esetében – az AI segítségével. „Az FST Advanced Analytics csapatával együttműködve teljesen házon belül kifejlesztettünk egy univerzális AI-modellt, amely robusztusan működik több tucat különböző présgépen, különböző alkatrészekkel és különböző elrendezésekkel” – írja le Fetzer projektvezető az új „üregvédelmi rendszert”. Az AI-rendszer teljesen automatikusan, emberi beavatkozás nélkül felismeri az egyes üregeket és osztályozza azokat. Emellett kiszámítja a megfelelő szerszámlemezek elrendezését is, függetlenül attól, hogy a kamera milyen szögből figyeli a folyamatot.
Így a dolgozók nem csak a tisztátalan szerszámfészkekre lesznek figyelmesek. A mesterséges intelligencia folyamatosan gyűjti az információkat, és statisztikailag elemzi az adatokat. A modell például rámutat azokra az üregekre, amelyek különösen hajlamosak a meghibásodásra. Ezeket azután speciálisan lehet kezelni, vagy a biztonság kedvéért üresen, azaz nem töltve futtatni.
Ezt nevezzük folyamatoptimalizálásnak. Vagy ahogy Fetzer fogalmaz: „A mesterséges intelligencia modellünkkel növeljük a folyamat megbízhatóságát és termelékenységét, és elkerüljük a költséges károkat és leállásokat”. Az új „Cavity Protection System” egyik legnagyobb előnye a rugalmassága. „Nagyon valószínű, hogy univerzális AI-modellünk új alkatrészekre is alkalmazható lesz, vagy hogy ez már kevés kiegészítő adattal is megvalósítható” – tekint előre Fetzer. Ugyanez vonatkozik a lengéscsillapító tömítéseken kívül más terméktípusokra is. „Sok minden lehetséges” – mondja Fetzer. Konkrétan a rendszer mintegy 40 másik spanyolországi és mexikói présgépre is kiterjeszthető.
A végső szót azonban nem a mesterséges intelligencia mondja ki a gyártási folyamatban, hanem a gépet működtető alkalmazottak. Téves riasztás esetén a ritka esetekben saját felelősségükre elindíthatják a nyomdát. Az ilyen téves riasztások olyan adatokat generálnak, amelyeket az AI egy új képzési fázisban tanulásra használhat, hogy a jövőben még megbízhatóbbá váljon.
