KI in der Qualitätsprüfung von Waffelhörnchen
Projektziele & Projektergebnis
Erstellung projekt in den Bereichen „Produktion“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Kundenbedürfnisse/ Kundenbeziehungen, der Produkt- / Servicequalität, der Strategieentwicklung und des Innovationsgrades.
Es wurde ein integriertes Konzept zur Qualitätsprüfung von Waffelhörnchen entwickelt. Damit kann im nächsten Schritt ein MVP gebaut werden, um Anomalien und Fehler in Geometrie, Funktionalität und Optik der Produkte zu erkennen.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Eine besondere Herausforderung war die Identifikation von Fehlern im Produktionsprozess.
- Wie können wir machen, dass der Prozess keine Änderung im Materialfluss oder Taktung erfährt und dennoch fehlerhafte Teile aus geschleust werden können.
- Wir haben uns gefragt, wie künstliche Intelligenz bei der Qualitätskontrolle unterstützen kann und subjektive Eindrücke erfassen kann
Projektdetails
Herausforderung
Bei der Herstellung von Waffelhörnchen gibt es Schwankungen in der Qualität der Zutaten, insbesondere bei Mehl. Dies führt zu Abweichungen in der Produktqualität. Industrieabnehmer fordern jedoch eine konstante Produktqualität hinsichtlich Geometrie, Funktionalität und Optik. Systematische und zufällige Fehler müssen erkannt werden, um eine Inline-Qualitätsprüfung vor dem Abkühlprozess zu ermöglichen.
Zielsetzung
Ziel des Digitalisierungsprojekts ist es, ein integriertes Konzept zur Qualitätsprüfung von Waffelhörnchen zu entwickeln. Um Anomalien und Fehler in Geometrie, Funktionalität und Optik der Produkte zu erkennen, werden optische Sensoren und künstliche Intelligenz eingesetzt.
Projektbeschreibung
Das Projekt konzentriert sich auf eine wegweisende Anwendung von KI in der Produktion: die Echtzeit-Qualitätsprüfung basierend auf kombinierten Qualitätsmessungen. Im ersten Schritt wird ein integriertes Konzept für die Qualitätsprüfung erstellt und im Anschluss ein Demonstrator aufgebaut. Durch eine Kombination optischer Sensoren mit KI-gestützter Auswertung werden systematische und zufällige Fehler direkt nach der Herstellung der Produkte erkannt. Hierfür werden geeignete Sensoren, Kameras und Software ausgewählt und anhand eines physischen Demonstrators validiert. Hierdurch wird eine effiziente Inline-Qualitätsprüfung mit einer Mechanik zum zuverlässigen Ausschleusen von fehlerhaften Waffelhörnchen aufgebaut. Durch die verbesserte Produktqualität und Kundenzufriedenheit, wird die ökonomische und ökologische Nachhaltigkeit des Unternehmens gesteigert.
