Basis für KI-basierte Qualitätssicherung

IoT-System im Baukasten

Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich auch für die automatische Qualitätsüberwachung in Roboterschweißzellen nutzen. Oft fehlen hier jedoch Daten zum Trainieren und Ausführen der Algorithmen. Insbesondere für Bestandsanlagen existieren meist keine passenden Standardsysteme, da Geräte über uneinheitliche Datenmodelle und Schnittstellen verfügen. IoT-Baukästen können helfen.

Bild: 247FactoryNet GmbH

Die Qualitätssicherung von Schweißnähten spielt in der Automobilproduktion eine bedeutende Rolle, weshalb hier nicht selten eine manuelle 100-Prozent-Kontrolle erfolgt. Diesen Prozess durch künstliche Intelligenz zu ersetzen verspricht Einsparpotenziale. Gleichzeitig bringt dies technische Herausforderungen mit sich, da im Vorfeld schwer abzuschätzen ist, wie zuverlässig die KI Schweißnähte zwischen ‘in Ordnung’ und ‘nicht in Ordnung’ unterscheiden kann. Ziel eines Projekts des IoT-Spezialisten 247FactoryNet war es daher, möglichst schnell die notwendigen Daten zu erheben, um mit der Entwicklung der KI-Lösung starten zu können. Gleichzeitig sollte die Lösung nach der Proof of Concept-Phase einen weltweiten Rollout bei rund 700 Schweißzellen ermöglichen.

IoT aus dem Baukasten

Um die spezifischen Anforderungen im Anlagenbau mit Standardsoftware abzudecken, muss oft hoher Aufwand betrieben werden. Mit Hilfe des IoT-Baukastens 247Netkit gelang es jedoch, eine solche Lösung in kurzer Zeit zu entwickeln.

Steuerungen vernetzen

Der Baukasten enthält verschiedene vorgefertigte Komponenten. Die verschiedenen Steuerungen der Roboterschweißzelle werden etwa mit der Komponente NetConnect vernetzt. Diese übersetzt gerätespezifische Datenformate in IoT-übliches MQTT. Werden standardisierte Schnittstellen über OPC UA oder sonstige Standardprotokolle angesprochen, vereinfacht dies den Prozess. Zur Übertragung der komplexen Schweißparameter aus der Schweißsteuerung musste jedoch eine gerätespezifische Schnittstelle entwickelt werden, wofür die Baukastenkomponente ebenfalls Möglichkeiten bietet. Die von NetConnect übertragenen Daten der unterschiedlichen Geräte werden in der KnowledgeHub-Komponente der Lösung in ein gemeinsames Datenmodell überführt. Diese bildet beliebige Daten in einem Knowledge-Graphen ab.

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