Maddox AI ermöglicht die zuverlässige und vollständig automatisierte visuelle Prüfung von Filterkomponenten in der hochvolumigen Serienproduktion der Automobilindustrie. Selbst schwer erkennbare Defekte, die optisch stark den Gutteilen ähneln, können präzise erkannt werden – bei gleichzeitig extrem kurzen Taktzeiten.
Produkt
Industrie
Gesamtersparnis / Jahr
Unser Kunde produziert Filterkomponenten für die Automobilindustrie in sehr großen Stückzahlen. Mit deutlich mehr als einer Million produzierten Teilen pro Tag muss die Qualitätsprüfung extrem kurze Taktzeiten einhalten und gleichzeitig eine Erkennungsrate von über 99,9 % gewährleisten.
Die Bildaufnahme der Teile erfolgt über einen industriellen Kamera-Controller von Keyence. Die Bilder werden anschließend per FTP an das Maddox-AI-System übertragen. Das Prüfergebnis muss anschließend an die SPS übergeben werden, damit fehlerhafte Teile zuverlässig automatisch aus der Produktionslinie ausgeschleust werden können.
Vor der Einführung von Maddox AI wurde ein regelbasiertes Bildverarbeitungssystem eingesetzt. Aufgrund der hohen Variabilität innerhalb der Gutteile und der teilweise sehr ähnlichen optischen Erscheinung von Gut- und Fehlerteilen konnte dieses System jedoch keine zuverlässige Trennung zwischen OK- und NOK-Teilen erreichen.
Die Folge war eine hohe Pseudoausschussrate: Viele eigentlich fehlerfreie Teile wurden fälschlicherweise als Ausschuss klassifiziert. Dies führte zu unnötigem Materialverlust und verringerter Produktionseffizienz.
Ziel war es daher, die Pseudoausschussrate deutlich zu reduzieren, ohne die hohen Geschwindigkeitsanforderungen der Produktion zu beeinträchtigen.
Aufgrund der hohen Variabilität zwischen Gutteilen konnte das System nicht zuverlässig zwischen OK- und NOK-Teilen unterscheiden. Folge: Hohe Schrottkosten
Die KI-basierte Prüfung unterscheidet zuverlässig zwischen echten Defekten und zulässigen Produktvariationen. Folge: Signifikant reduzierte Material- & Schrottkosten
Monatlich mehre Tage Maintenanceaufwand durch Re-Kalibrierung des Kamerasystems.
Kein Re-Kalibrierungsaufwand und keine Ausfallzeiten durch Inspektionssystem.
Aufgrund der hohen Variabilität zwischen Gutteilen konnte das System nicht zuverlässig zwischen OK- und NOK-Teilen unterscheiden. Folge: Hohe Schrottkosten
Monatlich mehre Tage Maintenanceaufwand durch Re-Kalibrierung des Kamerasystems.
Die KI-basierte Prüfung unterscheidet zuverlässig zwischen echten Defekten und zulässigen Produktvariationen. Folge: Signifikant reduzierte Material- & Schrottkosten
Kein Re-Kalibrierungsaufwand und keine Ausfallzeiten durch Inspektionssystem.
Weniger Pseudoausschuss
Inferenzzeit pro Teil
Inspizierte Teile pro Tag
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