Transformation in der Kfz-Industrie Bildverarbeitung hilft Autoherstellern

Anbieter zum Thema

Zebra Technologies Europe Limited

MES Electronic Connect GmbH & Co. KG

Schneider Electric GmbH

Die digitale Transformation ist auch in der Automobilindustrie eine strategische Priorität. Dabei macht die industrielle Bildverarbeitung laut einer Studie den größten Sprung in der Nutzung.

Die deutschen Automobilhersteller sind ständig bemüht, ein neues Niveau an Service, Geschwindigkeit und Effizienz zu erreichen – bei gleichbleibenden Qualitätssicherungsstandards. Das ist an sich schon eine anspruchsvolle Herausforderung, und der anhaltende Fachkräftemangel erschwert sie zusätzlich.

Für das gesteckte Ziel muss die Automobilindustrie neue Wege gehen und dabei neben anderen Lösungen vor allem die industrielle Bildverarbeitung nutzen. Der Zeitpunkt ist günstig, denn laut der Global Automotive Manufacturing Vision Study von Zebra Technologies investieren die Automobilhersteller in technologische Innovationen, und sieben von zehn werden 2023 ihre Ausgaben für Technologie voraussichtlich erhöhen.

Bildergalerie

Warum Bildverarbeitung und warum jetzt?

Die Führungskräfte in der Automobilindustrie wünschen sich eine bessere datengesteuerte Kultur sowie Datentransparenz in der gesamten IT und Betriebstechnologie. Insgesamt stimmen sieben von zehn Entscheidungsträgern in der Automobilindustrie zu, dass die digitale Transformation eine strategische Priorität ist. Sie sehen sich eine Reihe von Lösungen an, aber die industrielle Bildverarbeitung ist die Technologie, die den größten Sprung in der Nutzung gemacht hat.

Laut der Studie von Zebra Technologies setzen 24 Prozent der Erstausrüster (OEMs) weltweit industrielle Bildverarbeitung bereits ein, und 44 Prozent planen, sie bis 2027 zu nutzen. Dies ist ein erstaunlicher Anstieg um 83 Prozent – bei einer Branche, die mit dem Wandel in der Automobilindustrie Schritt halten muss und sich von der reinen Herstellung von Verbrennungsmotoren zu einer Kombination von Verbrennern mit Elektrofahrzeugen weiterentwickelt, kommt diese Entwicklung allerdings nicht wirklich überraschend.

Für Bildverarbeitung ist kein Abschluss in Datenwissenschaften nötig

Es gibt drei gute Gründe, warum die industrielle Bildverarbeitung den Automobilherstellern bei ihrer Transformation hilft. Der erste ist die sofort nutzbare Effizienz, denn ein Abschluss in Datenwissenschaft ist nicht erforderlich. Die neue Generation von Bildverarbeitungssoftware und -hardware ist mit Deep Learning, einer Art künstliche Intelligenz (KI), ausgestattet. Sie imitiert das menschliche Gehirn beim Erkennen, Verstehen und Analysieren von Bildern in einer Geschwindigkeit und mit einer Genauigkeit, die der Mensch ohne technologische Hilfe nicht erreichen kann.

In der Automobilproduktion kommt KI-basierte Bildverarbeitung zur Anwendung, um Objekte, Defekte und Anomalien zu identifizieren, und zwar mit sofort einsatzbereiten Tools (Bild 1). Das bedeutet, dass man kein Datenexperte sein muss, um diese Tools zu nutzen – Ingenieure, Fließbandarbeiter, Techniker und andere können die Leistung der Technologie nutzen und wie Daten- und KI-Spezialisten arbeiten.

OCR-Software (Optical Character Recognition, optische Zeichenerkennung) beispielsweise basiert auf Deep Learn­ing, das auf einem neuronalen Faltungsnetzwerk aufbaut, welches mit Tausenden von Bildbeispielen trainiert wurde. Dies ermöglicht es dem Benutzer, in nur wenigen einfachen Schritten eine robuste OCR-Anwendung zu erstellen, ohne dass er über Fachkenntnisse in Machine Vision oder Deep Learning verfügen muss.

Automobilzulieferer und Erstausrüster nutzen diese neuen Lösungen bereits für die etwa 30.000 Teile, die für den Zusammenbau eines Autos benötigt werden. Eine sofort einsatzbereite Deep-Learning-Lösung für die industrielle Bildverarbeitung kann Autoteile, Produkte und vieles mehr in der Produktionslinie schnell und kritisch analysieren. Sie erkennt Defekte, Fehler und alles andere, was in Bezug auf Qualität, Konformität und Sicherheit zu kurz kommt (Bild 2).

So sind winzige Details wie zum Beispiel die unsachgemäße Verwendung von Dicht- oder Klebstoffen für das menschliche Auge nur sehr schwer zu erkennen. Mit moderner industrieller Bildverarbeitung lassen sie sich aber leicht entdecken. Es handelt sich um eine schnelle, zuverlässige und einfach zu bedienende Lösung, die das Qualitätsniveau, die Geschwindigkeit und die Effizienz in der Produktionslinie erhöht. Und noch besser ist es, wenn der Prozess von Menschen beaufsichtigt wird.

Kombination von Bildverarbeitung mit KI erreicht hohe Genauigkeit

Der zweite Grund für den Einsatz von Bildverarbeitung ist ihre hohe Genauigkeit. Qualitätssicherung hat bei den Automobilherstellern höchste Priorität: Sieben von zehn geben laut der Zebra-Studie an, dass sie bis 2027 ihre Qualitätssicherungsmaßnahmen verstärken wollen. In der Automobilproduktion gibt es einfach keinen Platz für Fehler, das Design und die Montage jedes einzelnen Fahrzeugs müssen perfekt sein. Und die Detailgenauigkeit, die erforderlich ist, um jedes Teil, das in die Fertigung einfließt, in wenigen Sekunden zu bewerten, ist kaum vorstellbar.

Ein Beispiel ist die Verbindung des Motors mit dem Fahrgestell eines Fahrzeugs, diese Verbindung ist für die Integrität entscheidend und erfordert hohe Präzision. Bildverarbeitungskameras an der Unterseite eines Fahrzeugs würden beispielsweise die „Befestigungspunkte“ inspizieren, an denen die Teile zusammengefügt werden, um sicherzustellen, dass der Motor beim Einsetzen perfekt auf den richtigen Befestigungspunkten am Fahrgestell sitzt – und dies ohne Abweichungen.

Die industrielle Bildverarbeitung kann (und sollte) überall dort eingesetzt werden, wo Autokomponenten zusammengefügt werden – Verschlüsse, Bolzen, Schrauben, Fenster –, um sicherzustellen, dass es keine Fehler gibt und dass sie an der richtigen Stelle, in der richtigen Position und auf die richtige Weise eingesetzt werden.

Bildverarbeitung unterstützt die raren Fachkräfte

Der dritte Treiber für den Einsatz von Bildverarbeitung ist der akute Fachkräftemangel, auch in der Automobilindustrie – immerhin klagen mehr als drei Viertel der Unternehmen über einen schweren Mangel an Arbeitskräften. Andreas Rade vom VDA (Verband der Automobilindus­trie) definiert den Fachkräftemangel als eine zentrale Herausforderung für die Branche. Die Situation hat sich seit 2021 zunehmend verschlechtert und wird sich noch weiter verschärfen.

Das ändert jedoch nichts an der Tatsache, dass die Hersteller mehr aus ihren Anlagen herausholen müssen. Dies muss nur mit weniger Menschen geschehen, denn neue Arbeitskräfte sind einfach nicht vorhanden. Die indus­trielle Bildverarbeitung ergänzt hier die vorhandenen Arbeitskräfte, indem sie langweilige, sich wiederholende oder körperlich anstrengende Aufgaben automatisiert. Das gibt den Arbeitnehmern die Möglichkeit, Aufgaben mit mehr Wert zu übernehmen. So ist es beispielsweise wertvoller, wenn sich die Mitarbeiter auf die Lösung von Problemen mit Autoteilen konzentrieren, anstatt ihre Zeit damit zu verbringen, diese an einem Fließband zu erkennen. Der Wert liegt in der Herstellung des Autos – nicht im Bewegen oder Prüfen der Teile.

Es besteht kein Zweifel daran, dass das Ökosystem der Automobilherstellung einen seismischen Wandel durchläuft und große Hürden zu überwinden sind. Dazu gehört, dass im Wesentlichen zwei verschiedene Fertigungsprozesse laufen – einer für herkömmliche Benzin-/Dieselfahrzeuge und der andere für die nächste Generation von Elektro-, Hybrid- und autonomen selbstfahrenden Fahrzeugen. Der Druck, die Vorschriften zu erfüllen und mit weniger Arbeitskräften mehr und schneller zu produzieren, ist mit der richtigen Technologie möglich – und im Moment ist dies die industrielle Bildverarbeitung. (cg)

Bildverarbeitung

Schnelle magnetische Bildgebung mit diamantbasierter Quantensensorik

Edge-KI für Bildverarbeitung

AM6xx: Neue Vision-Prozessor-Familie von TI

* Rudolf Schambeck ist Senior Channel und Market Development Manager, Machine Vision, bei Zebra Technologies

(ID:49699777)