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Oberflächeninspektion, Modernisierung

Prüfung von Getriebegehäusen

Prüfung von Getriebegehäusen

Maddox AI automatisiert die 100 %-ige Inline-Inspektion von Getriebegehäusen und erkennt zuverlässig Defektarten wie Späne, Dellen, Risse, Porosität, Materialmangel, Kratzer, Verunreinigungen und Ziehspuren über mehrere Ansichten hinweg.

Produkt

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Getriebegehäuse

Industrie

Industrie

Automobilindustrie

Gesamteinsparung / Jahr

Gesamteinsparung / Jahr

180.000–220.000 €

Gehäusedeckel für ein Getriebe aus Aluminium-Druckguss auf einer Metalloberfläche.

Kundenanfrage

Kundenanfrage

Unser Kunde fertigt Kolbengehäuse für die Automobilindustrie. Eine Produktvariante musste auf insgesamt acht Fehlerklassen untersucht werden, darunter Späne, Dellen oder Druckstellen, Risse, Lunker oder Porosität, fehlendes Material oder Rohstellen, Kratzer, Verschmutzungen und Ziehspuren. Das Qualitätsprüfungssystem musste eine Genauigkeit von mindestens 97 % erreichen und gleichzeitig sicherstellen, dass keine fehlerhaften Teile unbemerkt durchgehen. Zudem durfte die Ausschussquote bei fehlerfreien Teilen (Pseudoausschuss) maximal 3 % betragen, und die Taktzeit von 10 Sekunden pro Teil musste zuverlässig eingehalten werden. Eine besondere Herausforderung bestand darin, dass mehrere Oberflächen jedes Bauteils bewertet werden mussten: die Außenfläche, die Innenfläche und die Draufsicht. Für die Implementierung wurde Maddox AI als Retrofit in die bestehenden Prüfzellen integriert, sodass der Kunde die installierte Kamerahardware weiter nutzen konnte.

Vorher

Vorher

Vorheriges Inspektionssystem

Vorheriges Inspektionssystem

Vorheriges Inspektionssystem

Das regelbasierte System war bei der Erkennung defekter Teile nicht zuverlässig genug. Dies führte zu einem Risiko des Entwischens von Fehlern und erhöhte den manuellen Inspektionsaufwand.

Durch die Erhöhung der Empfindlichkeit des Systems wurde das Entweichen von Fehlern verringert, allerdings stieg dadurch auch die Rate der fälschlichen Abweisungen. Infolgedessen erhöhte sich der Arbeitsaufwand für die manuelle Nachprüfung.

Wenn sich die Oberflächenbeschaffenheit änderte oder neue Fehlermuster auftraten, musste das Altsystem regelmäßig manuell neu parametriert werden. Dies führte zu einem erheblichen Aufwand in der Serienproduktion.

Nach

Nach

Mit Maddox AI

Mit Maddox AI

Mit Maddox AI

Das regelbasierte System war bei der Erkennung defekter Teile nicht zuverlässig genug. Dies führte zu einem Risiko des Entwischens von Fehlern und erhöhte den manuellen Inspektionsaufwand.

Mit Maddox AI wurde die Prüflogik durch ein KI-basiertes Inspektionssystem ersetzt. Seit der Implementierung läuft die Produktion stabil und ohne jegliche Fehlerschlupfe.

Maddox AI reduziert Fehlwürfe, ohne die Zuverlässigkeit der Inspektion zu beeinträchtigen.

Neue NOK-Bilder können im Self-Service annotiert und für das erneute Anlernen verwendet werden. Aktualisierte Modelle lassen sich anschließend direkt auf den vorhandenen Industrie-PCs bereitstellen.

Durch die Erhöhung der Empfindlichkeit des Systems wurde das Entweichen von Fehlern verringert, allerdings stieg dadurch auch die Rate der fälschlichen Abweisungen. Infolgedessen erhöhte sich der Arbeitsaufwand für die manuelle Nachprüfung.

Maddox AI reduziert Fehlwürfe, ohne die Zuverlässigkeit der Inspektion zu beeinträchtigen.

Wenn sich die Oberflächenbeschaffenheit änderte oder neue Fehlermuster auftraten, musste das Altsystem regelmäßig manuell neu parametriert werden. Dies führte zu einem erheblichen Aufwand in der Serienproduktion.

Neue NOK-Bilder können im Self-Service annotiert und für das erneute Anlernen verwendet werden. Aktualisierte Modelle lassen sich anschließend direkt auf den vorhandenen Industrie-PCs bereitstellen.

0 %

0 %

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Fehlerentweichung in die Produktion

< 3 %

< 3 %

< 3 %

Falschrückweisungsrate

10 Sek.

10 Sek.

10 Sek.

Taktzeit pro Teil

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