- Anzeige -
- Anzeige -
- Anzeige -
- Anzeige -
Lesedauer: min
Das nächste Level von MRK

Aug 12, 2019 | Industrielle Produktion

Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung

Das nächste Level von MRK

Bisweilen wird einem der Eindruck vermittelt, dass die Fertigung heute schon vollautomatisch abläuft – selbstgesteuert durch künstliche Intelligenz. Doch wird vermutlich auch im Zeitalter von intelligenten Maschinen in den meisten Produktionsumgebungen der Mensch seine zentrale Rolle behalten. Dabei lernen Maschinen von Menschen und Menschen von Maschinen. Eine Demo-Anwendung zeigt exemplarisch, wie maschinelles Lernen bei der Qualitätsprüfung im Zusammenspiel mit einem Roboter in der Fertigung funktioniert.
Ein wesentliches Merkmal des COVIQS-Demonstrators (Collaborative Visual Quality Services) von Capgemini ist, dass die Prüfung auf Basis von Bildverarbeitung und Apas-Roboter mobil ist, also ortsungebunden. So kann die Qualitätsprüfung flexibel, direkt an der Produktionslinie und damit interaktiv durchgeführt werden. Welche Hardware-Elemente dafür vor Ort – neben der Kamera – installiert sein müssen, kann frei konfiguriert werden. Ein wesentliches Element von maschinellem Lernen ist der sogenannte Konfidenzwert: Dieser Wert zwischen 0 und 1 gibt an, wie sicher sich ein System in seiner Aussage ist. In Anwendungsfall des Demonstrators ist dies die Angabe darüber, wie sicher ein Bildobjekt als richtig erkannt wurde. Das Verfahren steht im Gegensatz zu klassischen Prüfsystemen, die lediglich aussagen, ob eine Prüfung in Ordnung (IO) oder nicht in Ordnung (NIO) erfolgt ist. Warum aber ist der Konfidenzwert so wichtig und warum reicht die Aussage IO/NIO nicht aus? Maschinelles Lernen muss immer im Gesamtkontext gesehen und das Systemverhalten im Zusammenspiel mit den Mitarbeitern beachtet werden.

Nachhilfeunterricht für Maschinen

Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren, sind immer nur so gut wie die Input-Daten, mit denen sie trainiert wurden. In genannten Fall sind das die Bilder, mit denen die Prüfanwendung gelernt hat. In der Praxis treten immer mal wieder Situationen auf, die nicht Teil der Trainingsmenge waren. Das kann z.B. eine Hand sein, die im Bildausschnitt auftaucht oder eine Produktvariante, die nicht in der Trainingsmenge vorhanden war. Das System antwortet in diesem Fall mit einem reduzierten Konfidenzwert. Es ist damit eine Aufforderung an den Experten, die Aussage des Systems zu verifizieren. Damit wird Transparenz in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine geschaffen.

Maschinelles Lernen per Handy verbessern

Die Demo-Anwendung startet den Verifikationszyklus, wenn der Konfidenzwert unter eine definierte Schwelle rutscht. Der Bediener erhält dann automatisch eine Mitteilung auf seinem mobilen Gerät, ohne zu den in der Produktion üblichen HMIs zu gehen. Er kann dort direkt die Systementscheidung anhand der Bildsituation prüfen. Im Bedarfsfall kann er die IO/NIO-Entscheidung des Systems überstimmen. Dieses Ergebnis wird anschließend an die Qualitätssicherung weitergeleitet. Dort trainiert man damit eine neue Version des Prüfsystems, das die geänderten Rahmenbedingungen berücksichtigt. Ähnlich wie ein erfahrener Mitarbeiter wird das System nun mit einer größeren Bandbreite von Umgebungseinflüssen korrekte Ergebnisse liefern.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Autor:
Firma:
- Anzeige -

News

- Anzeige -

Weitere Beiträge

Das könnte Sie auch interessieren

Wie KI in der Krise Wirtschaftsleistung unterstützen kann

Künstliche Intelligenz hat einen großen Einfluss auf die Zeit in der Corona-Krise, aber auch nach der Krise ist sie sehr hilfreich. Claudia Bünte ist Expertin auf dem Gebiet der KI und Professorin für ‚International Business Administration‘ mit Schwerpunkt Marketing an der SRH in Berlin. 2016 gründete sie die Marketingberatung ‚Kaiserscholle – Center of Marketing Excellence‘ und berät Top-Manager in Kernfragen der Markenführung und des Marketings.

mehr lesen

Digitalisierung und künstliche Intelligenz optimieren Prozessanlagen

Digitalisierung und künstliche Intelligenz (KI) eröffnen auch in der Prozessautomatisierung Perspektiven für Einsparungen in allen Phasen des Lebenszyklus einer Anlage. Schon verfügbar ist ein digitales Feldgerät, das Festo Motion Terminal VTEM. Auch Dashboards von Festo visualisieren Anlagenzustände und selbst künstliche Intelligenz ist in der Prozessautomatisierung keine ferne Zukunftsmusik mehr.

mehr lesen

Künstliche Intelligenz gezielt in der Wertschöpfung einsetzen

Die Wettbewerbsfähigkeit deutscher produzierender Unternehmen hängt heute mehr denn je von der Fähig-keit ab, komplexen Herausforderungen wie volatilen Märkten effektiv zu begegnen. Insbesondere im industri-ellen Kontext ergeben sich durch eine stetig wachsende Datenverfügbarkeit sowie verbesserte Analysemög-lichkeiten erhebliche Potenziale: „Artificial Intelligence“ (AI), zu Deutsch „Künstliche Intelligenz“ (KI), ermög-licht die Verarbeitung großer Datenmengen und kann dabei helfen, Prognosen abzuleiten und die Entschei-dungsfindung zu erleichtern. Um diese Potenziale abrufen zu können, müssen Unternehmen befähigt wer-den, Künstliche Intelligenz in der Wertschöpfung gezielt einzusetzen.

mehr lesen

Quantensprung für die künstliche Intelligenz

Quantencomputer werden die künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen tiefgreifend verändern und völlig neue Anwendungsmöglichkeiten erschließen. In einer Studie erläutern Experten der Fraunhofer-Allianz Big Data und künstliche Intelligenz gemeinsam mit wissenschaftlichen Partnern, wie Quantencomputer Verfahren des Maschinellen Lernens beschleunigen können und welche Potenziale ihr Einsatz in Industrie und Gesellschaft mit sich bringen wird. Die Studie stellt grundlegende Konzepte und Technologien des Quantencomputings vor, analysiert die aktuelle Forschungs- und Kompetenzlandschaft und zeigt Marktpotenziale auf.

mehr lesen

KI-Studie 2020: Das Fremdeln des Top-Managements mit KI

Künstliche Intelligenz ist eine wichtige Technologie, von der sich Unternehmen handfeste Wettbewerbsvorteile versprechen. Das ist das Ergebnis einer aktuellen Studie des IT-Dienstleisters Adesso unter Führungskräften. Konkrete Projekte haben allerdings bislang nur wenige Firmen umgesetzt. Besonders zurückhaltend zeigt sich bei dem Thema das Top-Management.

mehr lesen

Schutz der Privatsphäre und KI in Kommunikationssystemen

Alle zwei Jahre vergeben der VDE, die Deutsche Telekom sowie die Städte Friedrichsdorf und Gelnhausen den mit 10.000 Euro dotierten Johann-Philipp-Reis-Preis an einen Nachwuchswissenschaftler. Dieses Jahr geht er an Prof. Dr.-Ing. Delphine Reinhardt von der Georg-August-Universität Göttingen und an Dr.-Ing. Jakob Hoydis von den Nokia Bell Labs in Nozay, Frankreich. Die beiden Preisträger teilen sich die Auszeichnung und damit das Preisgeld.

Infor bringt Infor Coleman AI auf den Markt

Infor, Anbieter von branchenspezifischer Business-Software für die Cloud, hat bekanntgegeben, dass die Plattform Infor Coleman AI für Embedded-Machine-Learning-Modelle ab sofort verfügbar ist. Sie bietet die Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Personalisierung, die Unternehmen benötigen, um KI vollständig zu operationalisieren.