- Petra Vecajova
- 30. August 2023
- 14:46 Uhr
Neuron Soundware überwacht ein automatisches Zuführsystem, um kostspielige Ausfälle in der Produktion von Automobilteilen zu verhindern
Ziel der Dienstleistung ist es, den Fertigungsprozess eines anerkannten europäischen Automobilherstellers reibungslos zu gestalten und Störungen zu erkennen, die häufig bei der automatischen Zuführung von Körben auftreten.
Die Herausforderung: Frühzeitige Warnungen für die Betreiber, um ihre Reaktionszeit zu verkürzen und automatische Ausfälle zu minimieren
Die Produktionsmaschine stellt Metallteile mit einer Taktzeit von etwa einem Stück pro Minute her. Die Maschine ist eng mit dem Material- und Teilehandhabungssystem (automatisches Zuführsystem, Teilehalter, Ladeeinheiten) in eine automatisierte Produktionslinie integriert.
In einem Teil der Linie nimmt das automatische Zuführsystem Körbe auf und befördert sie von einem Platz zum anderen. Manchmal kleben die Körbe aneinander, was die automatische Zuführung nicht erkennen kann. Der Zuführer hebt diese "festsitzenden" Körbe an, und der untere Korb löst sich beim Anheben und fällt nach unten. Leider fällt er nicht mehr in die exakte Position und bleibt irgendwie verdreht stehen. Bei der anschließenden Entnahme der Palette kommt es dann zu einem Unfall, und der Korb muss repariert oder entsorgt werden.
Die Produktionsmitarbeiter sind nicht immer anwesend, da sie den Rest der Produktionslinie beaufsichtigen müssen. Im Durchschnitt kommt es zweimal täglich zu unerwarteten Zwischenfällen. Aufgrund der Taktzeit der Produktionmuss die Reaktionszeit sehr kurz sein (120 s). Reagieren die Bediener nicht innerhalb dieses Zeitlimits, werden die Körbe beschädigt, was Stillstand für die gesamte Produktionslinie bedeutet, was wiederum die JIT-Lieferungen an die Kunden gefährden kann.
IoT-Technologie ermöglicht Betreibern, Maschinenstörungen rechtzeitig zu beheben
Neuron Soundware überwacht die Roboter anstelle der menschlichen Aufsicht. Sie besteht aus Geräuschsensoren, die Daten sammeln, den industriellen IoT-Geräten, die sie verarbeiten, und Künstliche Intelligenz zur kontinuierlichen Auswertung der Schalldaten. Bei einem Zwischenfall warnt die Lösung optisch und akustisch vor Ort, um weitere Schäden an den Körben und den langfristigen Ausfall der gesamten Arbeitszelle zu verhindern.
Die Neuron Soundware-Lösung lernt kontinuierlich, um die Genauigkeit der Fehlererkennung zu erhöhen
"Um dem Kunden Informationen für sofortige Entscheidungen zu liefern, haben wir uns für neuronale Netze entschieden, die aus akustischen Daten lernen, um das Geräusch einer fallenden Palette zu erkennen. Je länger die neuronales Netz lernt weiter, und je öfter es dieses Rauschen erfasst, desto mehr Daten stehen zur Verbesserung des Lernprozesses und der Fehlererkennungsgenauigkeit zur Verfügung", erklärt Petr Ivančák, Leiter der technischen Umsetzung bei Neuron Soundware.
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