Warum Computervision in der Fertigung am besten als Teil eines Industrie 4.0-Ökosystems funktioniert

Computervision entwickelt sich schnell zu einem integralen Bestandteil der modernen vernetzten Fabrik.

Obwohl Formen von Computervision schon seit Jahrzehnten in der Fertigung eingesetzt werden, haben die jüngsten Fortschritte in machine learning und der Bildverarbeitung neue Anwendungsfälle in der Fertigung ermöglicht. KI-gestützte Computervision Plattformen sind nicht mehr auf strukturierte, sich wiederholende Aufgaben beschränkt, sondern können in immer komplexeren Umgebungen arbeiten. Sie arbeiten kontinuierlich und in Zusammenarbeit mit den Bedienern, was zu höherer Effizienz, weniger Fehlern und besseren Daten führt.

Aber nicht alle Bildverarbeitungsplattformen bieten die gleichen Vorteile. Computervision Lösungen sind am effektivsten, wenn sie strategisch in die intelligente Fabrik integriert werden und sowohl die digitale als auch die menschliche Leistung in der Fertigungslinie verbessern.

Bei Tulip haben wir festgestellt, dass die besten Computervision Lösungen zwei Hauptmerkmale aufweisen:

1. Sie ergänzen den Operator, d.h. sie arbeiten mit dem Operator zusammen, um ihn effektiver, genauer und effizienter zu machen.
2. Sie funktionieren als Teil eines Industrie 4.0-Ökosystems.

Mit anderen Worten: Um den vollen Nutzen aus Computervision zu ziehen, sollten Unternehmen zwei Dinge beachten: 1.) Wie die Technologie ihre Mitarbeiter und Ingenieure unterstützt und 2.) wie ihre anderen Technologien mit einer Computervision Lösung zusammenarbeiten, um die Vorteile der Technologie voll auszuschöpfen.

Was ist maschinelles Sehen?

Die maschinelle Bildverarbeitung hat sich in der Vergangenheit auf eine Teilmenge der Fertigungsanwendungen für die Computervision Technologie bezogen. Seit den 1980er Jahren haben Systeme aus Kameras, Beleuchtungen, Reflektoren und Software Unternehmen dabei geholfen, bildverarbeitungsbasierte Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren. Mit robusten Anwendungen in der Qualitätssicherung, bei der Einhaltung von Vorschriften und Bestandsmanagement sind Versionen der maschinellen Bildverarbeitung von entscheidender Bedeutung für eine effiziente Fertigung in großem Maßstab. Bildverarbeitungssysteme können zum Beispiel:

• Überwachen Sie den Füllstand der Flaschen an der Abfüllanlage, erkennen Sie Abweichungen von den Standards und leiten Sie automatisch Korrekturmaßnahmen ein.
• Erkennung von Qualitätsmängeln in bearbeiteten Teilen, die für das menschliche Auge zu subtil sind
• Verarbeitung kontinuierlicher visueller Informationen mit übermenschlicher Geschwindigkeit

Diese Systeme sind jedoch auf sich wiederholende, strukturierte Szenarien beschränkt. Ihre Kosten - zwischen Kameras, Software und streng kontrollierter Beleuchtung - können unerschwinglich sein. Sie gehörten zu den ersten Systemen, die schon früh machine learning in der Fertigung eingesetzt wurden, aber sie erfordern Spezialisten für die Programmierung und können unflexibel sein, wenn sie einmal eingesetzt wurden.

Ganz allgemein gesprochen, Computervision beschreibt eine Reihe von Methoden, mit denen Computer Informationen aus visuellen Eingaben extrahieren, verarbeiten und analysieren. Die Anwendungen dieser Technologie sind weitreichend. Computervision steckt hinter den Systemen, die:

• Helfen Sie fahrerlosen Autos, ihre Umgebung zu verarbeiten
• Lesen Sie Merkmale wie Alter, Geschlecht, Aktivität und Standort aus Benutzerfotos in sozialen Medien aus.
• Führen Sie Bediener durch komplexe Baugruppen in einer Fabrik

Im Gegensatz zu etablierten Bildverarbeitungssystemen sind die modernen Systeme von Computervision flexibler. Diese neuen Systeme verarbeiten nicht nur strukturierte Informationen in kontrollierten Umgebungen, sondern sind auch in der Lage, in halb- und unstrukturierten Szenarien zu arbeiten. Und sie sind nicht auf sich wiederholende, automatisierte Prozesse beschränkt.

Industrie 4.0 Computervision Systeme sind besser in der Lage, mit den Bedienern zusammenzuarbeiten, auf ihre Aktionen zu reagieren und neue Formen der digital-menschlichen Interaktion zu ermöglichen.

Wie können Unternehmen vor diesem Hintergrund das Beste aus einem Computervision System herausholen?

Der Mensch ist das Herzstück der Fertigung. Daher arbeiten die besten Lösungen von Computervision mit den Bedienern zusammen, um sie effektiver, genauer und effizienter zu machen.

Die modernen Lösungen von Computervision können auf verschiedene Weise die Anzahl der Bediener erhöhen.

Zum einen verfolgen die Lösungen von Industrie 4.0 Computervision nicht nur die Bediener, während sie eine Aufgabe ausführen. Sie reagieren auch.

Solche Reaktionen können viele Formen annehmen. Computervision Systeme können auf die Arbeitsabläufe eines Herstellers trainiert werden, um alle Gesten in einem Prozess zu erkennen und einen Bediener durch komplexe Arbeitsanweisungen zu führen, während er jeden Schritt ausführt. Computervision kann bei Qualitätskontrollen inline helfen, während der Bediener arbeitet, indem es die Aufsicht auf der Ebene des Prozesses übernimmt. Einige Systeme sind sogar in der Lage, die Handlungen der Bediener im Laufe der Zeit zu erkennen und zu klassifizieren, so dass die Ingenieure einen besseren Einblick in das Timing und die Ausführung der einzelnen Schritte erhalten.

Das Ergebnis dieser physisch-digital-physikalischen Rückkopplungsschleife zwischen Betreiber und Computervision sind Prozesse, die effizienter, weniger fehleranfällig und durch eine gründliche Datenerfassung in Echtzeit besser sichtbar sind.

Eine Konstante in der bisherigen Diskussion ist, dass Computervision am besten als Teil einer Suite von integrierten Technologien funktioniert.

Die Unterstützung des Bedieners erfordert mehr als ein Computervision System, das Daten über die Leistung sammelt. Vielmehr braucht es einen Rahmen wie visuelle Arbeitsanweisungen oder SOPs, um die Effizienz zu maximieren. Es braucht andere IoT-verbundene Geräte, um die Kommunikation und den Datenaustausch mit einem Bediener zu erleichtern. Und es kann von der Integration mit anderen Betriebsanwendungen profitieren.

Eines der Versprechen von Computervision ist die kontinuierliche Echtzeit-Transparenz von Prozessen. Das steckt schon im Namen. Aber die von einem Computervision System gesammelten Daten sind aussagekräftiger, wenn sie in einen Kontext mit Daten von Maschinen und anderen, nicht visuellen Daten von Bedienern gestellt werden. Computervision kann zwar eine neue Datenquelle bieten, aber für den Kontext und die Aussagekraft ist immer noch ein vollständiges Bild erforderlich.

Kurz gesagt: Die besten Vorteile von Computervision kommen zum Tragen, wenn das System Signale senden kann, um auf die Aktionen eines Bedieners in Echtzeit zu reagieren und diese zu beeinflussen. Und damit Computervision mit einem Betreiber in Echtzeit interagieren kann, braucht es unterstützende Technologie. Es braucht ein Ökosystem.

In seiner jetzigen Form ist Computervision ein wichtiger Bestandteil der digitalen Fabrik. Es gibt Bedienern und Ingenieuren ein Werkzeug an die Hand, um bessere Daten zu sammeln, Bediener zu befähigen und Baugruppen fehlerfrei zu montieren.

Diejenigen, die eine digitale Transformation in Erwägung ziehen, sollten bedenken, dass Computervision am besten funktioniert, wenn es den Betreiber ergänzt und wenn es als Teil eines Industrie 4.0-Ökosystems funktioniert.