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KI-Assistentssysteme in der manuellen Produktion: Effizienzsteigerung und Fehlerreduzierung durch automatische Handerkennung

Die Phoenix Contact Electronics GmbH kann mittels KI Fehler bei der Montage in Echtzeit erkennen und so ihre Mitarbeitenden entlasten.

Phoenix Contact ist ein weltweit agierender Marktführer mit Unternehmenszentrale in Deutschland. Die Unternehmensgruppe steht für zukunftsweisende Produkte und Lösungen für die umfassende Elektrifizierung, Vernetzung und Automatisierung aller Sektoren von Wirtschaft und Infrastruktur. Ein globales Netzwerk in mehr als 100 Ländern mit 22.000 Mitarbeitenden garantiert die wichtige Nähe zum Kunden. Mit einem breitgefächerten und innovativen Produktportfolio bietet Phoenix Contact seinen Kunden zukunftsfähige Lösungen für unterschiedliche Applikationen und Industrien. Das gilt insbesondere für die Zielmärkte Energie, Infrastruktur, Industrie und Mobilität.

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Die Ergebnisse auf einen Blick

  • Schnelle Umsetzung: Realisierung eines Proof of Concept (PoC) für ein KI-Assistenzsystem nach 16 Tagen.
  • Datengewinnung: Die Phoenix Contact Electronics GmbH kann fortlaufend detaillierte Daten über den Montageprozess gewinnen, die zum Monitoring und zur Optimierung eingesetzt werden können.

  • Enablement und Wissenstransfer: Das Manufacturing-Data-Support-Team der Phoenix Contact Electronics GmbH ist nun in der Lage, selbstständig Computer-Vision-gestützte Lösungen zu implementieren und kann die entwickelte Lösung in verschiedenen Bereichen einsetzen.

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Ausgangssituation

In vielen Produktionsprozessen wird die Montage von einzelnen Komponenten händisch von Mitarbeitenden durchgeführt. Insbesondere aufgrund der repetitiven Natur solcher Tätigkeiten kommt es im Laufe der Zeit immer wieder zu Fehlern und Unregelmäßigkeiten. Derartige Fehler verursachen neben Qualitätsproblemen zusätzliche Kosten, vor allem, wenn diese erst spät erkannt werden. Im schlimmsten Fall müssen ganze Produktionspläne angepasst werden. Die Phoenix Contact Electronics GmbH möchte ihre Mitarbeitenden bestmöglich bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen, auch um die Prozesse effizienter zu gestalten und eine hohe Qualität sicherzustellen.

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Herausforderung

Ziel dieses Projekts war es, einen PoC für ein KI-Assistenzsystem zu entwickeln, das Fehler im Montageablauf in Echtzeit erkennen kann. Mithilfe dieses Assistenzsystems sollten die Mitarbeitenden die Möglichkeit erhalten, Fehler zu erkennen und diese unmittelbar zu korrigieren. Oftmals richten sich Mitarbeitende ihren Arbeitsplatz jedoch individuell ein, was eine Standardisierung erschwert. Außerdem ist im Allgemeinen nicht offensichtlich, wie ein optimaler Ablauf aussieht. Ein Nebenziel des Projekts war daher die Gewinnung von Daten über den Montageprozess. Auf Basis einer fundierten Datengrundlage sollten Ableitungen generiert werden können, mit deren Hilfe der Prozess effizienter gestaltet werden kann.

Eine weitere Herausforderung bestand in der Realisierbarkeit eines möglichen KI-Trainings. Bei der Entwicklung komplexer KI-Anwendungen ist es nur in seltenen Fällen möglich (und dann in der Regel sehr kostspielig), ein generisches Ende-zu-Ende-Training aufzubauen, wie man es aus den Lehrbüchern kennt. Vielmehr ist eine intelligente Kombination von Off-the-shelf-Lösungen, maßgeschneiderten Algorithmen, ML-Techniken und vortrainierten Modellen nötig.

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Lösung

Phoenix Contact und codecentric arbeiten bereits im Umfeld intelligenter Anwendungen für die PLCnext Technologie zusammen, insbesondere mit dem ML-Extension Modul für KI-on-the-edge-Anwendungen. Da die codecentric AG ihr Computer-Vision-Know-how dabei schon mehrfach unter Beweis gestellt hat, kam nun die Zusammenarbeit auch in diesem Projekt zustande. Im Vorfeld des Projekts wurden in ersten Gesprächen mit der Phoenix Contact Electronics GmbH unterschiedliche Ideen zur Realisierung eines solchen Assistenzsystems entwickelt und bewertet. Die dabei favorisierte und letztlich umgesetzte Lösung verfolgt einen Computer-Vision-Ansatz, bei dem beobachtet wird, nach welchen Bauteilen im Montageprozess gegriffen wird. So lässt sich KI-gestützt erkennen, wenn im Rahmen eines Montagezyklusses ein Bauteil vergessen wird.

Zur Realisierung wurde eine Daten-Pipeline aufgesetzt, die im ersten Schritt eine fertige Computer-Vision-Lösung zur Handerkennung in Videos einsetzt. Die resultierende, aus Handpositionen bestehende Zeitreihe fließt dann in einen maßgeschneiderten Algorithmus ein, der zunächst ein Tracking der individuellen Hände über mehrere Frames vornimmt. Anschließend wird eine Segmentierung in Greifbewegungen durchgeführt. Aus den Bewegungen werden im nächsten Schritt Greifziele extrahiert, welche dann mittels klassischer Clustering-Algorithmen automatisch klassifiziert werden. Das Resultat ist eine Zeitreihe aus Zielclustern, die bei fehlerfreien Montagevorgängen periodisch sein sollte. Bei Abweichungen in der Zeitreihe kann der Ablauf als fehlerhaft erkannt und der/die Mitarbeitende darauf aufmerksam gemacht werden.

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Ergebnis

Durch den intelligenten Einsatz passender Technologien und Komponenten ließ sich die erdachte Lösung in wenigen Personentagen realisieren und befindet sich in der Erprobung im produktiven Betrieb. Die Phoenix Contact Electronics GmbH konnte erfolgreich in kürzester Zeit ihr Know-how und Erfahrung im Bereich KI-gestützter Kameralösungen weiter ausbauen und kann mithilfe der entwickelten Kernlösung auch in weiteren Bereichen eigene Lösungen implementieren.

Stefan Schnake

Manager Manufacturing Data Support, Phoenix Contacts Electronics GmbH

Vor der Kooperation mit codecentric hatten wir bereits Erfahrungen mit KI-Lösungen gesammelt. In diesem Kontext gelang es codecentric, ihre Lösung äußerst schnell und nahtlos in unsere bestehende Architektur und etablierten Prozesse zu integrieren. Diese erfolgreiche Implementierung ermöglichte es uns, die Potenziale der KI-Lösung nicht nur für die Mitarbeitendenunterstützung in der Produktion zu nutzen, sondern auch, sie effizient auf weitere Anwendungsfälle auszuweiten.

Stefan Schnake

Manager Manufacturing Data Support, Phoenix Contacts Electronics GmbH

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Benedikt Nordhoff

Consultant

Meike Wocken

Standortleitung Bielefeld

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Meike Wocken

Standortleitung Bielefeld

Ein Meeting, in dem über ein Projekt diskutiert wird
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Weitere Projekte der codecentric AG

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