In der Fertigung ist die branchenweite Anstrengung, Daten zu erschließen, die sowohl von Altsystemen als auch von modernisierten Systemen generiert werden, wahrscheinlich eine der besten und genauesten Definitionen der digitalen Transformation. Verbesserungen werden durch intelligente Automatisierung motiviert – oder besser gesagt durch ihr Nebenprodukt, die Effizienz. In dieser Landschaft werden aufkommende datengesteuerte Anwendungen wie fortschrittliche Robotik und maschinelles Lernen zu vertrauten strategischen Zielen, die sicherere und wettbewerbsfähigere Abläufe wie Präzisionsobjekterkennung oder automatisierte Inspektion ermöglichen.
Komplexe Sehaufgaben effizienter zu verarbeiten als das menschliche Auge erfordert Daten in Echtzeit und davon jede Menge. Spezialisierte Computerhardware wie industrielle GPU-Computing-Lösungen müssen leistungsstark genug sein, um komplexe Bildverarbeitungsalgorithmen auszuführen und Workloads zu konsolidieren, die Rechenzentrums-Computing ähneln. Für Systementwickler unterstreicht dieser einzigartige Satz von Leistungsanforderungen die technischen Hürden, die dem robusten Edge gemeinsam sind: wie man künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen in schwerindustriellen Umgebungen ermöglicht, die umweltbedingt streng, unkontrolliert oder instabil sind.
Eingesetzte Systeme müssen vom Design her sowohl eine hohe Leistung als auch eine hohe Zuverlässigkeit aufweisen. Ausfallzeiten sind kostspielig und können auch teure Verzögerungen und Sicherheitsprobleme in der Fertigungslinie verursachen.
KI-gestützte Messtechnik
Die Inspektionsautomatisierung ist ein Präzisionsaspekt der Fertigung, der den Wert von Echtzeitdaten in der Fabrikhalle demonstriert. Die Messtechnik, die Qualitätskontrollvorgänge zur Messung und Prüfung hergestellter Komponenten, kann mit einer anspruchsvolleren Vision perfektioniert werden Technologie. Vollautomatische Inline-Systeme können jede Komponente bewerten und den Durchsatz erheblich steigern, im Gegensatz zu herkömmlichen Inspektionsplattformen, bei denen nur ein kleiner Prozentsatz des hergestellten Produkts aus einer Charge entnommen wird. Inline- oder Nearline-Messsysteme bieten eine weitaus bessere Kontrolle, um zu verhindern, dass fehlerhafte Produkte auf den Markt kommen.
Fortgeschrittenere, KI-gestützte Messtechnik lässt sich anhand der Tätigkeit eines führenden Anbieters von Präzisionsmesstechniklösungen für globale Hersteller veranschaulichen. Das Unternehmen entsprach seinen Multi-Sensor Array mit einem speziell entwickelten industriellen GPU-Computer. Das resultierende System treibt seine Flaggschifflösung an, eine neue berührungslose Messplattform, die gefertigte Komponenten bis zu 10-mal schneller als herkömmliche Messmaschinen prüft. Dieses System der nächsten Generation stellt einen deutlichen Unterschied zu den bisherigen Messfunktionen dar und ermöglicht es Herstellern, die Gesamtqualität, Effizienz und den Durchsatz zu steigern.
Mehr über Messtechnik
Die industrielle Messtechnik umfasst ein breites Anwendungsgebiet zum Kalibrieren, Prüfen und Messen. Der Prozess bezieht sich auf fast alle Arten von Teilen, die die Fertigungslinie durchlaufen, und zertifiziert die Qualität von Fertigungsprodukten wie Unterbaugruppen oder kleineren Komponenten, die dann in kritische Systeme integriert werden. Da sich die Messtechnik mit Mikromessungen von Endprodukten befasst, können Industrien ihre Produktionskosten durch geschickte Kalibrierung und strengere Prozesskontrollen erheblich senken. Inline-Messtechnik verbessert nicht nur die Geschwindigkeit und die Ergebnisse der Qualitätskontrolle, sondern erhöht auch die Effizienz und den ROI durch weniger Ausschuss.
Doch viele Großserienfertigungssysteme bemustern Teile, anstatt 100 Prozent der Produktionslinie zu inspizieren. Die Beschaffenheit der Teile, ihre komplexen Formen und Abmessungen sowie ein aggressives Produktionstempo machen eine 100-Prozent-Prüfung unmöglich. Wird nur bei der Vermessung von Mustern ein Fehler festgestellt, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass bereits eine hohe Anzahl fehlerhafter Teile die Produktionslinie durchlaufen hat. Teile können in der Regel nicht neu gewalzt werden und würden stattdessen vom Hersteller verschrottet.
Eine schlechte Kalibrierung während der Herstellung kann sich auf Unternehmen auswirken. Industrien können ihre Produktionskosten durch geschickte Kalibrierung und strengere Prozesskontrollen erheblich senken. (Bild: Premio)
Berührungslose Messtechnik erschließt maschinelles Sehen
In unserem Beispiel setzt dieser weltweite Anbieter von industriellen Automatisierungs- und Messtechniklösungen auf berührungslose Messverfahren oder auf Machine Vision basierende Systeme – diese fortschrittlichen Technologien ermöglichen schnelle Messungen und verwalten komplexe Dimensionen bis in den Mikrometerbereich. Die Produkte werden während des Prüfprozesses nicht gehandhabt (oder zerstört), wodurch eine Fixierung oder das steife Halten einzelner Teile zur Vermeidung von Bewegungen während der Messung entfällt.
Stattdessen misst die Plattform komplizierte Teile nur durch Scannen über eine umfangreiche Palette von Sensoren und Kameras, die bis zu 500 Teile pro Sekunde scannen. Sonden und konfokale Linsen werden verwendet, um die Art von Defekten zu bestimmen, und das System wird in Kürze LiDAR für zusätzliches Hochgeschwindigkeitsscannen hinzufügen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Koordinatenmessgeräten (CMM) verwendet die automatisierte Messplattform des Unternehmens auf einzigartige Weise fortschrittliche Bildverarbeitungs- und Multisensortechnologie. Millionen von Datenpunkten werden pro Sekunde erfasst und komplexe Geometrien mit mehreren Facetten bis auf Mikrometer oder ein Millionstel Meter analysiert.
Das Unternehmen verwendet den GPU-basierten Industriecomputer VCO-6020-1050Ti von Premio mit Bildverarbeitungsfunktionen als Rechenmaschine für sein System. Mehrere Messungen werden gleichzeitig geliefert und von einer leistungsstarken GPU verarbeitet, die alle Datenpunkte analysiert und verarbeitet und die Ergebnisse in Echtzeit zusammenstellt. In Verbindung mit der industriellen GPU des Systems fügt die proprietäre Software des Messtechnikunternehmens die Datenpunkte zusammen, um die Daten an einem einzigen Ort zu synthetisieren.
Die robuste Edge-Lösung von Premio integriert NVIDIAs GeForce GTX 1050 Ti für eine effiziente parallele Verarbeitung von Bildverarbeitungs- und Sensor-Workloads. Die GTX 1050 Ti verfügt über die Pascal-Architektur von NVIDIA, einschließlich 768 CUDA-Cores und 4 GB GDDR5-Speicher, um hochpräzise Messungen zu ermöglichen, die für die Qualitätskontrolle in der Fertigungslinie entscheidend sind. Die beschleunigte Verarbeitung umfasst die schnelle Verarbeitung grafischer Bilder sowie die Messung von Oberflächengüten wie Farbe, Glanz und Textur auf mikroskopischer Ebene. (Bild: Premio)
Mehrwert durch Automatisierung
Die Messtechnik ist ein kritischer Prozess für jedes Produkt, das eine Fertigungslinie verlässt; Einige Produkte haben jedoch noch weniger Fehlermöglichkeiten als andere. Medizinprodukte, die beispielsweise in den menschlichen Körper implantiert werden, unterliegen einer 100-prozentigen Prüfpflicht.
Die KI-gestützte Messtechnik hat auch Herstellern von Unterhaltungselektronik eine 100-Prozent-Inspektion ermöglicht. Ideal für teure Consumer-Geräte; Das Verfahren hat auch ihre Fähigkeit verbessert, Elemente zu inspizieren und zu messen, die zuvor nicht gemessen werden konnten. Bis zu 400-500 kritische Dimensionen können jetzt in wenigen Sekunden gemessen werden, was bei herkömmlichen Messverfahren unerhört ist.
Alles verbinden
Die Messwissenschaft spielt eine entscheidende Rolle bei der Herstellung von Produkten – von der Unterhaltungselektronik bis hin zu implantierbaren Herzklappen. Mit fortschrittlicheren und automatisierten Funktionen können Branchenführer komplexe und langjährige Messanforderungen für eine größere Anzahl kritischer Geräte lösen.
Je mehr Geräte verbunden werden, desto wertvoller sind die Daten. Legacy-Systeme koexistieren häufig mit neueren Geräten, die in der Lage sind, Daten aufzuzeichnen und zu verarbeiten, was dazu führt, dass die Fertigungsinfrastrukturen aktualisiert werden müssen. Hier kommt die KI-gestützte Messtechnik ins Spiel – an der Schnittstelle von Hochleistungsrechensystemen, fortschrittlichen Bild- und Beleuchtungstechnologien sowie IoT-Konnektivität, die in Fertigungsumgebungen an vorderster Front steht.
Die Daten werden in Echtzeit gesammelt, analysiert und an das Fertigungssystem zurückgegeben, um eine intelligentere Entscheidungsfindung in schwerindustriellen Produktionsumgebungen nahtlos voranzutreiben. Es ist ein Infrastrukturwandel, der die Fabrikhalle neu definiert, tiefere Datenebenen erschließt und sie für einen langfristigen Wettbewerbswert nutzbar macht.
Über den Autor
Als Director of Product Marketing bei Premio Inc. entwickelt Dustin Seetoo technische Produktmarketing-Initiativen für Branchen, die sich auf die Hardwareentwicklung, Herstellung und Bereitstellung von industriellen Internet-of-Things-Geräten (IIoT) sowie x86-Embedded- und Edge-Computing-Lösungen konzentrieren. Verbinden Sie sich mit Dustin über LinkedIn oder dustin.seetoo@premioinc.com.
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