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Mehr Effizienz dank KI
Wenn ein Produkt in der Endkontrolle als fehlerhaft erkannt und entsorgt wird, obwohl es gar nicht schadhaft ist, dann ist das ein Kostenfaktor – und gemäß der Lean-Definition Verschwendung. Durch KI gelingt es Freudenberg Sealing Technologies, die Pseudoausschussquote deutlich zu reduzieren.
Eines versteht sich von selbst: Produkte, die die Standorte von Freudenberg Sealing Technologies verlassen, müssen einwandfrei funktionieren. Um das zu garantieren, kommt es neben einer reibungslosen Produktion auf eine zuverlässige Qualitätskontrolle an. Dabei kann es allerdings passieren, dass vermeintlich fehlerhafte Produkte aussortiert werden, obwohl sie tatsächlich einwandfrei sind. Um das Entsorgen intakter Erzeugnisse zu reduzieren, setzt der Dichtungsspezialist an einigen Standorten auf künstliche Intelligenz in der Automatischen Sichtkontrolle (ASK). Mit erfreulichem Ergebnis, wie Dr. Stefan Geiss, Vice President Process Technology, berichtet: „Der Einsatz von KI in unserer Endkontrolle half uns, den Pseudoausschuss um 50 Prozent zu reduzieren und somit auch den Gesamtausschuss. Das hilft uns, weniger Ressourcen zu verschwenden.“
Eine Tatsache, die zeigt, dass sich die ASK-Technologie mit KI nochmals deutlich optimieren lässt. „Dank der Anpassung können wir besser aufdecken als zuvor, ob bei dem aussortierten Produkt tatsächlich eine Abweichung von der Norm vorliegt oder ob etwa ein Schattenwurf das Ergebnis verfälscht“, sagt Senior Engineering Specialist Dr. Helmut Hamfeld. „Die KI erlaubt es uns, solche Feinheiten besser zu unterscheiden.“ Insofern war es im ureigenen Interesse von Freudenberg Sealing Technologies, den Mehrwert von künstlicher Intelligenz für sich nutzbar zu machen.
Aufbau eines eigenen KI-Expertenteams
Vor fünf Jahren begann das Unternehmen, eigene KI-Ressourcen aufzubauen. Dafür gründete es ein Advanced Analytics Team, das als eine der ersten Aufgaben die Implementierung von künstlicher Intelligenz in der Endkontrolle in Angriff nahm. Für das Pilotprojekt am Standort im süddeutschen Oberwihl arbeitete das Team eng mit der Fachgruppe vor Ort zusammen. Eine solche Teamarbeit ist entscheidend für die erfolgreiche Einführung jeglicher KI. Dr. Steffen Wissmann schrieb den Algorithmus, der nun dafür sorgt, dass weniger Pseudoausschuss anfällt. „Zunächst war die Auswahl eines geeigneten KI-Modells elementar, das sich gut in unsere Prozesse einbinden ließ. Danach ging es im Austausch mit der Fachgruppe darum, deren Anforderungen in den Algorithmus zu überführen.“
Dank der KI können wir besser aufdecken als zuvor, ob bei dem aussortierten Produkt tatsächlich eine Abweichung von der Norm vorliegt.
Dr. Helmut Hamfeld, Senior Engineering Specialist, Freudenberg Sealing Technologies
Das Klassifizieren des Bildmaterials – das zeigt, was ein gutes und was ein schlechtes Teil ist – erfolgte dann in Oberwihl. Ein solcher Datensatz bildet die Grundlage für das Anlernen der KI und ist maßgeblich für deren Leistungsfähigkeit und damit für eine verbesserte Endkontrolle. Die Einführung der Lösung brachte auch Lerneffekte für alle Beteiligten mit sich, wie Dr. Wissmann rekapituliert: „Wir haben gemerkt, dass es von Nachteil sein kann, wenn einzelne Produkte von unterschiedlichen Personen als gut oder fehlerhaft bewertet werden. Denn dadurch können Inkonsistenzen in den Daten entstehen, mit der die KI letztlich nichts anzufangen weiß. Deshalb geben wir vor, dass der komplette Datensatz, der zum Anlernen der KI genutzt wird, auf dem Urteil einer sachkundigen Person beruhen sollte.“ Letztlich resultierte aus den Erfahrungen ein einfaches Regelwerk, das zudem beinhaltet, dass Parameter nicht einfach eigenständig verändert werden sollen. Das ist an sich im Regelbetrieb schon wichtig, bei der Mitwirkung einer KI aber umso mehr. Inzwischen wird die KI-Lösung in zwei weiteren Werken angewendet.
Ausschuss: Dank künstlicher Intelligenz ging der Pseudoausschuss merklich zurück.
Fehler entdecken, wenn sie auftauchen
Im nordenglischen North Shields setzt Freudenberg Sealing Technologies ebenfalls auf eine KI-optimierte ASK. Allerdings in der Formgebungsmaschine, also während des Produktionsprozesses. So erkennt das System, ob das Werkzeug beziehungsweise die Kavität, in die das Dichtungsmaterial gepresst wird, tatsächlich frei oder noch belegt ist. Indem es sofort Alarm schlägt, können in dem Werkzeug verbliebene Teile rasch entnommen werden. „So entdecken wir Fehler, wenn sie auftauchen und nicht erst ganz am Ende der Produktionskette“, erläutert Dr. Hamfeld. „Das führt zu weniger Werkzeugbeschädigungen, und wir konnten den Bedarf an Ersatzteilen senken. Darüber hinaus reduzieren wir den Stillstand der Maschine deutlich. Zum einen, weil sich Fehler kurzerhand beheben lassen, zum anderen, weil wir weniger Schäden reparieren müssen.“ Ein weiterer positiver Nebeneffekt: Die Produktionsprozesse ließen sich beschleunigen. Dank der neuen Erfahrungen soll die Lösung auch in Werken in Spanien, Mexiko und der Türkei eingeführt werden.
Freudenberg Sealing Technologies hat demnach inzwischen einiges an Erfahrungen und Expertise beim Einsatz von KI in der ASK gesammelt. Aktuell erprobt das Unternehmen mit der Maschinensteuerung ein weiteres Einsatzfeld von künstlicher Intelligenz. Dabei erfassen bis zu 3.500 Messstellen und -sensoren die Heizzeit oder die Druckverhältnisse bei Produktionsprozessen von Dichtungen. Liegen die Daten in einem Bereich, der kein gutes Erzeugnis garantiert, folgt umgehend die Aufforderung, die Parameter anzupassen. Bis zur Einführung dieses Prozesses wird noch etwas Zeit vergehen. Es wäre ein Schritt hin zum Wunschziel einer nullfehlerautomatisierten Prozesskette, die eine finale Qualitätskontrolle überflüssig machen würde.
Weniger Pseudoausschuss, mehr Nachhaltigkeit
„Wir merken, dass wir inzwischen mit KI vieles lösen können, was wir zuvor nicht lösen konnten. KI ist aber auch kein Allheilmittel“, stellt Dr. Hamfeld fest. „Wir erleben nach wie vor, dass unsere Ingenieurinnen und Ingenieure ein solches Spezialwissen besitzen, das wir so in noch keiner KI-Anwendung abbilden können.“ Zudem ist es derzeit weiterhin herausfordernd, ein Verständnis dafür zu erlangen, wie die KI ihre Entscheidungen trifft. Doch das Advanced Analytics Team mit KI-Experte Dr. Wissmann macht hier Fortschritte. „Inzwischen nutzen wir Algorithmen, die es uns erlauben, die der KI zugrunde liegende Korrelation hinsichtlich ihrer Kausalität zu prüfen.“ Die Vorteile des KI-Einsatzes bei Freudenberg Sealing Technologies sind jedenfalls unbestritten, wie Dr. Geiss feststellt: „Wir entwickeln uns dank KI schrittweise zur nachhaltigen Produktion. Wir erzeugen weniger Pseudoausschuss, wodurch wir weniger Material entsorgen. Und: Wir erhalten so einen besseren CO2-Fußabdruck. Auch das kann sich sehen lassen.“
Dieser Beitrag stammt aus unserem Unternehmensmagazin „ESSENTIAL“, in dem wir kontinuierlich über Trends und Schwerpunktthemen aus unseren Zielindustrien und -märkten berichten. Weitere Beiträge des Magazins finden Sie hier.
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