{"id":371928,"date":"2022-05-04T15:24:48","date_gmt":"2022-05-04T13:24:48","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?post_type=selected&p=371928"},"modified":"2022-05-04T15:24:48","modified_gmt":"2022-05-04T13:24:48","slug":"autoinspect-sorgt-fuer-qualitaetssprung-bei-pruefprozessen-in-der-industrie","status":"publish","type":"selected","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/selected\/autoinspect-sorgt-fuer-qualitaetssprung-bei-pruefprozessen-in-der-industrie\/","title":{"rendered":"AutoInspect sorgt f\u00fcr Qualit\u00e4tssprung bei Pr\u00fcfprozessen in der Industrie"},"content":{"rendered":"\n

Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen sind ein integraler Bestandteil der industriellen Fertigung. Dabei messen Sensoren an unterschiedlichen Pr\u00fcfstationen Eigenschaften und Qualit\u00e4tsmerkmale des Pr\u00fcfobjekts. In der Automobilfertigung k\u00f6nnten dies beispielsweise Spaltma\u00dfe, die Qualit\u00e4t der Lackierung oder die Festigkeit bestimmter Teile sein, um nur einige wenige Beispiele zu nennen. Bei den vielen teils sensorbasierten, teils manuell durchgef\u00fchrten Pr\u00fcfungen fallen zahlreiche Daten und Messwerte an, die genaue Auskunft \u00fcber das jeweils gemessene Merkmal geben. Doch es gibt ein Problem: All diese Daten werden meist isoliert voneinander gespeichert, so Fraunhofer Gesellschaft in einer Pressemeldung<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Nun hat ein Forschenden-Team am Fraunhofer-Institut f\u00fcr Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB mit AutoInspect eine L\u00f6sung entwickelt, die verschiedenste Pr\u00fcfmodalit\u00e4ten in einem System integriert und s\u00e4mtliche Ergebnisse miteinander verkn\u00fcpft. Die Forschenden haben dabei eine Vielzahl von Sensoren, Schnittstellen und Software in einer flexibel anpassbaren Gesamtl\u00f6sung kombiniert. <\/p>\n\n\n\n

“Die Vielzahl an Daten, die bei den sensorbasierten Pr\u00fcfpunkten entstehen, bildet einen wertvollen Schatz versteckter Informationen. Durch die Verkn\u00fcpfung heben wir diesen Schatz”, sagt AutoInspect-Projektleiter Henning Schulte. <\/p>\n\n\n\n

AutoInspect erlaubt eine Gesamtschau und intelligente Auswertung aller relevanten Pr\u00fcfdaten und Messwerte. So werden unbekannte Zusammenh\u00e4nge im Fertigungsprozess pl\u00f6tzlich sichtbar. Das macht es leichter, die Ursachen von Fehlern zu finden und damit auch die gesamte Produktion effizienter zu gestalten. Das verbessert letztlich auch die Qualit\u00e4t der Produkte.<\/p>\n\n\n\n

Sensordaten und Ortsinformationen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Ein Highlight von AutoInspect ist die Kombination der Pr\u00fcfergebnisse mit den jeweiligen Ortsinformationen: Auf Basis vorhandener CAD-Modelle des Produkts entsteht zun\u00e4chst ein 3D-Mesh des Pr\u00fcfobjekts. Diese Darstellung in der Software ist aber viel mehr als eine herk\u00f6mmliche 3D-Computergrafik eines Objekts. Denn jeder Messwert wird mit Referenz zu diesem 3D-Mesh gespeichert, also mit pr\u00e4ziser Verortung der Messposition am Pr\u00fcfobjekt. Somit entsteht ein digitaler Zwilling, der alle relevanten Sensordaten inklusive der zugeh\u00f6rigen Ortsinformationen enth\u00e4lt und dar\u00fcber hinaus Meta-Infos wie die Chargennummer des verwendeten Materials oder den Zeitpunkt der Pr\u00fcfung.<\/p>\n\n\n\n

Auf diese Weise entsteht eine Gesamtschau aller Pr\u00fcfdaten, die \u2013 entsprechende Pr\u00fcfstationen vorausgesetzt \u2013 den kompletten Fertigungsprozess umfassen kann, vom Einspannen des ersten Blechst\u00fccks \u00fcber die Umformung der Bleche und diverse Klebe- und Schwei\u00dfvorg\u00e4nge bis hin zum Aufbringen der Lackierung. Durch die Verkn\u00fcpfung der Messwerte in der AutoInspect-Software k\u00f6nnte nun beispielsweise sichtbar werden, dass ein Spaltma\u00df an einer bestimmten Stelle immer dann zu gro\u00df ist, wenn bei einem Bearbeitungsschritt zuvor ein bestimmter Temperaturgrenzwert \u00fcberschritten wurde. Das Inspektionsteam in der Werkshalle ist so in der Lage, diesem Hinweis nachzugehen, die Ursache zu analysieren und schlie\u00dflich das Problem zu beheben. Das schl\u00e4gt sich in der Folge wiederum in ver\u00e4nderten Daten und Messwerten im 3D-Mesh nieder. Auf diese Weise verschmelzen Pr\u00fcfung und Produktion nahtlos zu einem optimierten und hocheffizienten Gesamtprozess.<\/p>\n\n\n\n

“Damit helfen wir den Industriekunden, die manchmal vertrackten Qualit\u00e4tsprobleme bei der Fertigung durch die intelligente Analyse aller verkn\u00fcpften Pr\u00fcfdaten entlang des gesamten Prozesses besser zu verstehen und schneller in den Griff zu bekommen”, fasst Schulte zusammen. Voraussetzung hierf\u00fcr ist die entsprechende Konfiguration der Autoinspect-Software, die alle Sensordaten sammelt und eine Auswertung mit grafischen Tools erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Standardschnittstellen f\u00fcr Sensoren<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Entwickelt und erprobt hat das Team am Fraunhofer IOSB die Technik mit Sensoren f\u00fcr einen 3D-Scan sowie Deflekto- und Ellipsometrie. Die Ellipsometrie ist etwa in der Lage, die Dicke einer Oberfl\u00e4chenbeschichtung zu bestimmen, indem sie den Polarisationszustand von reflektiertem Licht registriert. Die Deflektometrie vermisst und pr\u00fcft die Form spiegelnder oder hochgl\u00e4nzender Oberfl\u00e4chen wie lackierter Bleche. Diese Messtechniken und ihre Weiterentwicklung sind seit Jahren ein eigener Forschungsgegenstand am Fraunhofer IOSB.<\/p>\n\n\n\n

Die Fraunhofer-L\u00f6sung ist aber nicht auf bestimmte Sensoren festgelegt, sondern setzt auf die offene Schnittstelle OPC UA (OPC Unified Architecture). “Jeder Sensor und jedes Messger\u00e4t, die zu OPC UA kompatibel sind, lassen sich problemlos via Plug and Play in AutoInspect einbinden”, so Schulte. Au\u00dferdem ist die manuelle, durch Augmented Reality unterst\u00fctzte Kontrolle durch einen Werker m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

Ideal f\u00fcr die Inspektion an Maschinen und Fahrzeugen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Die Auswertung der Messergebnisse beschr\u00e4nkt sich dabei nicht auf den laufenden oder gerade abgeschlossenen Fertigungsprozess. Die Historie der Pr\u00fcfergebnisse im Rahmen von AutoInspect l\u00e4sst sich \u00fcber die aktuelle Charge bzw. den aktuellen Fertigungsprozess hinaus analysieren. So wird es m\u00f6glich, den Produktlebenszyklus von Maschinen oder Fahrzeugen \u00fcber die Wartungs- und Inspektionsintervalle hinweg zu betrachten. Beispielsweise k\u00f6nnte die Inspektion des Fahrgestells und der Radreifen bei einem ICE die Messdaten vorangegangener Inspektionen nutzen, um die aktuellen Messwerte besser zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Gerade bei der Inspektion sicherheitsrelevanter Komponenten erlaubt die Betrachtung aller Wartungszyklen inklusive aller Daten in AutoInspect die Ursachen von Defekten schneller aufzusp\u00fcren. Probleme k\u00f6nnen mittels KI-basierter Datenanalyse im Idealfall sogar vorausschauend erkannt und die Sicherheit der jeweiligen Maschine oder Anlage kann schnell wiederhergestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

Auf der Hannover Messe 2022 (30. Mai bis 2. Juni) wird das Fraunhofer IOSB einen Demonstrator am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand vorf\u00fchren (Halle 5, Stand A06).<\/p>\n\n\n

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Automatisieren von handwerklichen Prozessen braucht Roboter mit Feingef\u00fchl<\/div>
Roboter k\u00f6nnen schon erstaunlich viel: sie laufen, tanzen und tragen schwere Lasten. <\/div><\/div><\/div>","protected":false},"author":2084,"featured_media":524223,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":""},"categories":[36843],"tags":[94378,131833,33038,131836],"location":[],"internal_archives":[],"class_list":["post-371928","selected","type-selected","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-digital-de-de","tag-3d-technologien-de","tag-autoinspect-de","tag-fraunhofer-institut-de","tag-industrie-de"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"featured_img":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/csm_Abb2_TU_Wien_Zusammenarbeit_von_Mensch_und_Maschine_beim_Aufkleben_eines_Klebestreifens_Kugi_ec460079e7.jpg","coauthors":[],"author_meta":{"author_link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/author\/mauro-mereu\/","display_name":"Mauro Mereu"},"relative_dates":{"created":"Posted 4 years ago","modified":"Updated 4 years ago"},"absolute_dates":{"created":"Posted on May 4, 2022","modified":"Updated on May 4, 2022"},"absolute_dates_time":{"created":"Posted on May 4, 2022 3:24 pm","modified":"Updated on May 4, 2022 3:24 pm"},"featured_img_caption":"","tax_additional":{"category":{"linked":["Digital<\/a>"],"unlinked":["Digital<\/span>"],"slug":"category","name":"Categories"},"post_tag":{"linked":["3D-Technologien<\/a>","AutoInspect<\/a>","Fraunhofer Institut<\/a>","industrie<\/a>"],"unlinked":["3D-Technologien<\/span>","AutoInspect<\/span>","Fraunhofer Institut<\/span>","industrie<\/span>"],"slug":"post_tag","name":"Tags"},"language":{"linked":["DE<\/a>"],"unlinked":["DE<\/span>"],"slug":"language","name":"Tags"},"post_translations":{"linked":["pll_6272716820e08<\/a>"],"unlinked":["pll_6272716820e08<\/span>"],"slug":"post_translations","name":""},"location":{"linked":[],"unlinked":[],"slug":"location","name":"Locations"},"internal_archives":{"linked":[],"unlinked":[],"slug":"internal_archives","name":"Internal Archives"}},"series_order":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/selected\/371928","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/selected"}],"about":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/types\/selected"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2084"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/media\/524223"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=371928"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=371928"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=371928"},{"taxonomy":"location","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/location?post=371928"},{"taxonomy":"internal_archives","embeddable":true,"href":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/wp-json\/wp\/v2\/internal_archives?post=371928"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}