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

Hintergrund und Kundenbedürfnisse

Ein international renommierter Motorradhersteller stand vor erheblichen Hürden beim Rohmaterialhandling in seinem Gussprozess. An der Linie mussten Aluminiumbarren verarbeitet werden, die in 21 Lagen gestapelt waren, wobei jeder lange Barren 7 kg wog. Der Kunde suchte dringend nach einer automatisierten Lösung, die Roboterarme und KI-Vision integriert, um manuelle Arbeit zu ersetzen, mit dem Ziel, hohe Arbeitskosten zu senken und die Positionierungsgenauigkeit zu verbessern.

Herausforderungen

  • Arbeitsintensität & Verletzungsrisiko: Das wiederholte Heben von 7-kg-Lasten und ständiges Bücken stellten ein hohes Risiko für Arbeitsunfälle dar, was durch einen Arbeitskräftemangel noch verschärft wurde.

  • Einschränkungen des Sichtfeldes (FOV): Aufgrund der Überlänge der Barren konnte ein Standard-Kameraobjektiv das gesamte Objekt im Nahbereich nicht in einem einzigen Bild erfassen.

  • Komplexe Stapelung: Die Barren waren in einem abwechselnden Muster über 21 Lagen mit reflektierenden Oberflächen gestapelt, was die Tiefen- und Positionserkennung für herkömmliche Bildverarbeitungssysteme erschwerte.

  • Kostenbeschränkungen: Der Kunde suchte nach einer kostengünstigen Alternative zu teuren 3D-Kamerasystemen.

Lösung

Wir haben eine leistungsstarke KI-Vision-Lösung implementiert, die Softwarefunktionen nutzt, um Hardwarebeschränkungen zu überwinden:

  • KI-Instanzsegmentierung (2D statt 3D): Anstelle teurer 3D-Kameras setzten wir die Technologie der KI-Instanzsegmentierung ein. Durch Deep Learning identifiziert das System mithilfe von Standard-2D-Bildgebung präzise die Konturen und Schichten der gestapelten Barren, was die Hardwarekosten erheblich senkt.

  • Proprietärer Positionierungsalgorithmus: Um die FOV-Einschränkung zu beheben, haben wir einen speziellen Algorithmus entwickelt, der das „obere“ und „untere“ Ende des langen Barrens separat erkennt. Das System berechnet dann automatisch die Mittelpunktkoordinaten und stellt so sicher, dass der Roboterarm den Schwerpunkt präzise greift.

Ergebnisse & Vorteile

  • Gesteigerte Produktivität: Ein einziger Roboterarm bedient nun einen Arbeitsbereich von vier Paletten und erreicht eine Handhabungsrate von 100 Barren pro Stunde.

  • Kostengünstige Implementierung: Durch den Ersatz teurer Hardware durch fortschrittliche KI-Algorithmen konnte der Kunde erhebliche Einsparungen bei den Ausrüstungsinvestitionen erzielen.

  • Verletzungsfreier Arbeitsplatz: Die Automatisierung hat das Heben schwerer Lasten vollständig übernommen und das Risiko von Arbeitsunfällen durch langfristiges Bücken und Tragen von Lasten beseitigt, wodurch eine sicherere Umgebung für die Mitarbeiter geschaffen wurde.

Fazit

Diese Fallstudie zeigt, wie fortschrittliche KI-Software physikalische Hardwarebeschränkungen effektiv überwinden kann. Durch präzise Algorithmen und eine kostengünstige 2D-Vision-Lösung haben wir nicht nur die komplexe Herausforderung beim Handling von Aluminiumbarren gelöst, sondern dem Kunden auch geholfen, eine Win-Win-Situation in Bezug auf Produktionseffizienz und Arbeitssicherheit in seinem Gussprozess zu erreichen.