KI-gestützte Bildverarbeitung

Unternehmensvorstellung inkl. Ausgangssituation

Die Gestalt Robotics GmbH ist ein Dienstleister und Technologielieferant an der Schnittstelle zwischen klassischer industrieller Automatisierung und KI. Neben intelligenten Anwendungen der klassischen Industrierobotik und mobiler Systeme liegt der Fokus des Unternehmens auf KI-gestützter Bildverarbeitung. Der in diesem Praxisbeispiel angesprochene Kunde ist ein mittelständisches produzierendes Pharmaunternehmen. Darüber hinaus ist ein Integrationspartner beteiligt, der auf die Konzeption und Integration neuer Produktionslinien in der Pharma-Branche spezialisiert ist.

Herausforderung

Die Herausforderungen des Kunden im vorliegenden Praxisbeispiel lagen im Bereich der sogenannten „Line Clearance“. In deren Rahmen muss die Produktion bei Produkt- oder Prozessumstellungen auf Verunreinigungen und Überreste überprüft und in einen definierten Ausgangszustand gebracht werden. Je nach Größe der Linie beanspruchte dieser Prozess bis zu mehreren Stunden, da er nicht zielgerichtet und rein manuell ausgeführt wurde. Die Überprüfung betraf nicht nur die beteiligten Maschinen, sondern ebenso die gesamte Umgebung. Dies bedeutete einen hohen wirtschaftlichen Aufwand durch die zeitliche Belastung des Personals und den Stillstandzeiten der Linie. Zudem blieben Verunreinigungen teilweise unentdeckt, mit der Folge von starken Qualitätseinbußen.

Daraus entstand die Motivation, den Prozess der Line Clearance zu teilautomatisieren, d. h. die Reinigung zielgerichteter durchzuführen. Außerdem war es das Ziel, die Prozesszeit der Line Clearance von durchschnittlich über zwei Stunden auf unter 30 Minuten zu senken. Herausforderungen bei der Umsetzung der Bildanalyse und damit verbundener digitaler Zwillinge sind primär die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO-)Konformität und die Anpassung der Technologie an das konkrete Anwendungsszenario sowie das damit verbundene Business- bzw. Betreibermodell. Für eine Machbarkeitsanalyse startete das Unternehmen mit einem zweiwöchigen Proof of Concept Projekt. Nach der Ermittlung relevanter Key Performance Indicators (KPIs) erfolgte auf Basis der konkreten Erfolgsaussicht die Umsetzung in enger Zusammenarbeit der drei Partner.

Lösung durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Durch die Erstellung digitaler Zwillinge von Produktionsumgebungen können bestimmte Objektklassen oder Anomalien in der Umgebung sicher und robust erkannt sowie räumlich zugordnet werden. Auf diese Weise lassen sich automatisiert semantische Umgebungskarten, die auch von Menschen gelesen werden können, in Echtzeit erstellen und visualisieren. Im konkreten Praxisbeispiel bedeutet dies, dass Überreste automatisiert erkannt werden und der Mensch anhand einer auf einem Tablet angezeigten Karte zielgerichtet zur Beseitigung angewiesen wird. Die KI-Lösung greift dabei auf vorhandene Kameras in einzelnen Maschinen der Linie zurück und wird ergänzt um zusätzliche stationäre Kameras sowie einer Kamera auf einem mobilen Roboter zur Abdeckung großer Umgebungsbereiche. Zusätzlich erfolgt eine Anbindung des digitalen Zwillings an die Liniensteuerung. Die Berechnung der KI findet direkt auf einzelnen Smart-Kameras statt, kann aber auch flexibel und skalierbar per Cloud- oder Edge vorgenommen werden.

Wertschöpfung

Im Praxisbeispiel konnten durch den Einsatz des digitalen Zwillings die Stillstandzeiten um 75% gesenkt werden, wodurch die Produktivität, bei gleichgebliebenem Energieverbrauch, erhöht werden konnte. Durch die Qualitätserhöhung der Line Clearance und die damit einhergehende Reduktion von Verunreinigungen in der Linie konnte zudem der Ausschuss in der Produktion reduziert werden.

VDI Zentrum Ressourceneffizienz (2021): Potenziale der schwachen künstlichen Intelligenz für die betriebliche Ressourceneffizienz, Studie, VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH, Berlin.