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Fallbeispiel: KI-Vision-Cobot löst die Herausforderung beim Handling von 7 kg schweren Aluminiumbarren

Hintergrund und Kundenbedürfnisse

Ein international renommierter Motorradhersteller stand vor erheblichen Hürden im Bereich des Rohmaterial-Handlings seines Gießprozesses. Die Linie erforderte die Verarbeitung von Aluminiumbarren, die in 21 Schichten gestapelt waren, wobei jeder Barren 7 kg wog. Der Kunde suchte dringend nach einer automatisierten Lösung unter Integration von Roboterarmen und KI-Vision, um manuelle Arbeit zu ersetzen, hohe Laborkosten zu senken und die Positionierungsgenauigkeit zu verbessern.

Herausforderungen

  • Arbeitsintensität & Verletzungsrisiko: Das wiederholte Heben von 7-kg-Lasten und ständiges Bücken stellten schwere Risiken für Arbeitsunfälle dar, verschärft durch einen allgemeinen Arbeitskräftemangel.
  • Begrenztes Sichtfeld (FOV): Aufgrund der Länge der Barren konnte ein Standard-Kameraobjektiv das gesamte Objekt nicht in einem einzigen Bild aus nächster Nähe erfassen.
  • Komplexe Stapelung: Die Barren waren in einem wechselnden Muster über 21 Schichten gestapelt. Die reflektierenden Oberflächen erschwerten die Tiefen- und Positionserkennung für herkömmliche Visionssysteme.
  • Kosteneinschränkungen: Der Kunde suchte nach einer kostengünstigen Alternative zu teuren 3D-Kamerasystemen.

Lösung

Wir haben eine leistungsstarke KI-Visionslösung implementiert, die Softwarefunktionen nutzte, um Hardware-Einschränkungen zu überwinden:

  • KI-Instanzsegmentierung (2D statt 3D): Anstelle teurer 3D-Kameras setzten wir KI-Instanzsegmentierungstechnologie ein. Durch Deep Learning identifiziert das System präzise die Konturen und Schichten der gestapelten Barren mittels Standard-2D-Bildgebung, was die Hardwarekosten erheblich senkte.
  • Proprietärer Positionierungsalgorithmus:
    Um die FOV-Einschränkung zu lösen, haben wir einen spezialisierten Algorithmus entwickelt, der das „obere“ und „untere“ Ende des langen Barrens separat erkennt. Das System berechnet dann automatisch die Mittelkoordinaten, um sicherzustellen, dass der Roboterarm den Schwerpunkt präzise greift.

Ergebnisse & Vorteile

  • Erhöhte Produktivität: Ein einzelner Roboterarm unterstützt nun einen Arbeitsbereich, der vier Paletten abdeckt, und erreicht eine Rate von 100 Barren pro Stunde.
  • Kosteneffizienter Einsatz: Durch den Ersatz teurer Hardware durch fortschrittliche KI-Algorithmen erzielte der Kunde erhebliche Einsparungen bei den Ausrüstungsinvestitionen.
  • Verletzungsfreier Arbeitsplatz: Die Automatisierung hat das schwere Heben vollständig übernommen. Das Risiko von Verletzungen durch dauerhaftes Bücken und Tragen wurde eliminiert und ein sichereres Umfeld geschaffen.

Fazit

Diese Fallstudie zeigt, wie fortschrittliche KI-Software physische Hardware-Einschränkungen effektiv überwinden kann. Durch präzise Algorithmen und eine kostengünstige 2D-Visionslösung haben wir nicht nur die Herausforderung des Handlings von Aluminiumbarren gelöst, sondern dem Kunden auch zu einer Win-Win-Situation bei Produktionseffizienz und Arbeitssicherheit verholfen.