In der Medizintechnik oder der Luftfahrt werden höchste Qualitätsanforderungen an Bauteile gestellt. Bei Überschreiten von Fertigungstoleranzen ist es notwendig, die Ursache für den Fehler zu identifizieren und angemessen darauf zu reagieren. Die Ursachenanalyse erfolgt in der Regel manuell und erfahrungsbasiert. Dadurch ist der Prozess zeitintensiv und erfordert vom Fachpersonal umfangreiches Prozesswissen und Erfahrungen im Umgang mit Fertigungsfehlern. Zusätzlich können unterschiedliche Fehlerursachen die Bauteilqualität auf ähnliche Art und Weise beeinflussen. Beispielsweise bewirken sowohl ungünstig eingestellte Prozessparameter als auch Werkzeugverschleiß eine Verschlechterung der Oberflächenqualität.
Künstliche Intelligenz bietet das Potenzial, den Menschen datenbasiert bei der Fehlerursachenanalyse zu unterstützen und zusätzlich zwischen Fehlerursachen mit ähnlicher Auswirkung auf das Bauteil zu unterscheiden. Hierfür haben wir ein Assistenzsystem zur KI-gestützten Ursachenanalyse für die Fertigung von medizinischen Implantaten entwickelt. Bei Überschreitung der Fertigungstoleranzen soll das System die Ursachenanalyse unterstützen. Dafür identifiziert es Merkmale in Prozess- und Qualitätsdaten, die charakteristisch für ausgewählte Fehlerursachen sind. Die aufgezeichneten Daten werden dann entsprechend vordefinierter Fehlerursachen klassifiziert. Aktuell unterscheidet das Assistenzsystem zwischen zu hoch eingestellten Vorschüben und Schnitttiefen sowie erhöhtem Werkzeugverschleiß. Hierfür wurde das eingesetzte Klassifizierungsmodell mit echten Daten aus dem Fertigungsprozess trainiert. Anhand der Klassifizierung wird dem Fachpersonal eine Handlungsempfehlung abgeleitet. So arbeiten Mensch und Maschine zusammen, um Prozesse nachhaltig zu optimieren.
Lernen Sie das System bei ProKI-Hannover kennen. Das System wird kontinuierlich um weitere industriell relevante Fehlerursachen ergänzt. Für interessierte Unternehmen besteht die Möglichkeit, ihre Anwendungsfälle mit einzubringen und sich so an der Weiterentwicklung des Assistenzsystems zu beteiligen.
Für nähere Informationen kontaktieren Sie Ihren Ansprechpartner Aleks Arzer.
