Wie KI Maschinenstillstände verringert

Tritt unbemerkt eine Störung an einer Maschine auf, produziert sie solange Ausschuss, bis die Qualitätsmängel jemandem auffallen. Bis die Fehlerquelle gefunden und behoben wurde, steht die Maschine still. Solche Stillstände gilt es zu vermeiden, denn sie kommen Unternehmen teuer zu stehen. Ein Forschungsteam des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat zusammen mit zwei Industriepartnern eine Methode entwickelt, wie Künstliche Intelligenz diese kostspieligen Produktionsunterbrüche verringern kann. 

Im Fokus des Projekts steht das Ultraschallschweissen. Eine KI überwacht den Prozess gleich dreifach: Sie wertet Kamerabilder der Schweissnähte in Echtzeit aus, misst den Stromverbrauch, der bei zunehmender Abnutzung von Verschleissteilen steigt, und kontrolliert die Dicke der verschweissten Rohre. Sobald die KI eine schlechte Schweissnaht erkennt, erscheint auf der Smart Watch des zuständigen Maschinenbedieners eine Meldung. Verbunden ist sie mit einer Handlungsempfehlung, damit die Störung schnellstmöglich und ohne unsystematisches Herumprobieren behoben werden kann.

Noch handelt es sich bei der Anwendung um einen Demonstrator. Die Entwickler und die Industriepartner sind aber zuversichtlich, dass das Tool nach seinem Rollout die Dauer von Maschinenstillständen um bis zu 20 Prozent verkürzen und die Ausschussrate um rund 0,5 Prozent senken könnte. Ausserdem rechnet man mit sinkenden Kosten für Wartungs- und Reparaturarbeiten.