Durch das Retrofit eines bestehenden Keyence-Systems mit Maddox AI wird die 100%-Inline-Prüfung von Bahnblechen deutlich robuster. Butzenabdrücke, Kratzer, Schlagstellen und fehlende Lochungen werden zuverlässig erkannt, während Pseudoausschuss und manueller Nachjustierungsaufwand spürbar sinken.
Produkt
Industrie
Gesamtersparnis / Jahr
Unser Kunde produziert Bahnbleche beziehungsweise gestanzte Metallbauteile für die Automobil- und Zulieferindustrie. Geprüft werden mehrere Produktvarianten auf typische Fehler, die beim Stanzen entstehen können. Im Fokus stehen vor allem Butzenabdrücke auf der Oberseite der Teile, Kratzer, Schlagstellen sowie unvollständig ausgestanzte Lochbilder.
Die Qualitätskontrolle sollte als 100%-Inline-Prüfung direkt in der Linie erfolgen. Gleichzeitig musste die Inspektion eine Zykluszeit von unter einer Sekunde pro Teil inklusive Bildaufnahme und KI-Auswertung einhalten. Eine weitere Anforderung war die robuste Erkennung über verschiedene Varianten hinweg, auch bei veränderten Materialoberflächen, Chargenschwankungen oder kleinen Änderungen in der Beleuchtungssituation.
Besonders wichtig war, dass die bestehende Inspektionslösung nicht komplett ersetzt werden musste. Deshalb wurde der Anwendungsfall als Retrofit des vorhandenen Keyence-Systems umgesetzt: Die bestehende Kamera-Infrastruktur blieb erhalten, während Maddox AI die Auswertungsintelligenz über ein Edge Device übernahm.
Das bestehende Keyence-System arbeitete regelbasiert und war stark von starren Parametern abhängig. Dadurch kam es bei Oberflächen- und Chargenschwankungen zu hohem Pseudoausschuss.
Maddox AI ersetzt die regelbasierte Logik durch ein KI-basiertes Prüfsystem. So werden Fehler robust über verschiedene Produktvarianten hinweg erkannt und der Pseudoausschuss reduziert.
Bei Variantenwechseln oder veränderten Produktionsbedingungen war regelmäßige manuelle Nachjustierung erforderlich. Das erhöhte den Aufwand im laufenden Betrieb.
Neue NOK-Bilder können im Self-Service annotiert, nachtrainiert und direkt auf das Edge Device ausgerollt werden.
Das bestehende Keyence-System arbeitete regelbasiert und war stark von starren Parametern abhängig. Dadurch kam es bei Oberflächen- und Chargenschwankungen zu hohem Pseudoausschuss.
Bei Variantenwechseln oder veränderten Produktionsbedingungen war regelmäßige manuelle Nachjustierung erforderlich. Das erhöhte den Aufwand im laufenden Betrieb.
Maddox AI ersetzt die regelbasierte Logik durch ein KI-basiertes Prüfsystem. So werden Fehler robust über verschiedene Produktvarianten hinweg erkannt und der Pseudoausschuss reduziert.
Neue NOK-Bilder können im Self-Service annotiert, nachtrainiert und direkt auf das Edge Device ausgerollt werden.
Zykluszeit pro Teil
Aufwand bei Variantenanpassungen
Weniger Pseudoausschuss und Nachkontrolle
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