{"id":135783,"date":"2026-01-28T11:34:18","date_gmt":"2026-01-28T03:34:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tm-robot.com\/fallstudie-ki-vision-cobot-loest-die-herausforderung-beim-handling-von-7-kg-schweren-aluminiumbarren\/"},"modified":"2026-03-26T17:31:21","modified_gmt":"2026-03-26T09:31:21","slug":"case-sharing-automating-airbag-yarn-quality-control-with-ai-defect-detection","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tm-robot.com\/de\/case-sharing-automating-airbag-yarn-quality-control-with-ai-defect-detection\/","title":{"rendered":"Fallstudie: KI-Vision-Cobot l\u00f6st die Herausforderung beim Handling von 7 kg schweren Aluminiumbarren"},"content":{"rendered":"

Hintergrund und Kundenbed\u00fcrfnisse<\/b><\/h2>\n

Ein international renommierter Motorradhersteller stand vor erheblichen H\u00fcrden 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 L\u00f6sung, die Roboterarme und KI-Vision integriert, um manuelle Arbeit zu ersetzen, mit dem Ziel, hohe Arbeitskosten zu senken und die Positionierungsgenauigkeit zu verbessern.<\/p>\n

Herausforderungen<\/b><\/h2>\n
    \n
  • \n

    Arbeitsintensit\u00e4t & Verletzungsrisiko:<\/b> Das wiederholte Heben von 7-kg-Lasten und st\u00e4ndiges B\u00fccken stellten ein hohes Risiko f\u00fcr Arbeitsunf\u00e4lle dar, was durch einen Arbeitskr\u00e4ftemangel noch versch\u00e4rft wurde.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Einschr\u00e4nkungen des Sichtfeldes (FOV):<\/b> Aufgrund der \u00dcberl\u00e4nge der Barren konnte ein Standard-Kameraobjektiv das gesamte Objekt im Nahbereich nicht in einem einzigen Bild erfassen.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Komplexe Stapelung:<\/b> Die Barren waren in einem abwechselnden Muster \u00fcber 21 Lagen mit reflektierenden Oberfl\u00e4chen gestapelt, was die Tiefen- und Positionserkennung f\u00fcr herk\u00f6mmliche Bildverarbeitungssysteme erschwerte.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Kostenbeschr\u00e4nkungen:<\/b> Der Kunde suchte nach einer kosteng\u00fcnstigen Alternative zu teuren 3D-Kamerasystemen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    L\u00f6sung<\/b><\/h2>\n

    Wir haben eine leistungsstarke KI-Vision-L\u00f6sung implementiert, die Softwarefunktionen nutzt, um Hardwarebeschr\u00e4nkungen zu \u00fcberwinden:<\/p>\n

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    • \n

      KI-Instanzsegmentierung (2D statt 3D):<\/b> Anstelle teurer 3D-Kameras setzten wir die Technologie der KI-Instanzsegmentierung ein. Durch Deep Learning identifiziert das System mithilfe von Standard-2D-Bildgebung pr\u00e4zise die Konturen und Schichten der gestapelten Barren, was die Hardwarekosten erheblich senkt.<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Propriet\u00e4rer Positionierungsalgorithmus:<\/b> Um die FOV-Einschr\u00e4nkung zu beheben, haben wir einen speziellen Algorithmus entwickelt, der das \u201eobere\u201c und \u201euntere\u201c Ende des langen Barrens separat erkennt. Das System berechnet dann automatisch die Mittelpunktkoordinaten und stellt so sicher, dass der Roboterarm den Schwerpunkt pr\u00e4zise greift.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      Ergebnisse & Vorteile<\/b><\/h2>\n
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      • \n

        Gesteigerte Produktivit\u00e4t:<\/b> Ein einziger Roboterarm bedient nun einen Arbeitsbereich von vier Paletten und erreicht eine Handhabungsrate von 100 Barren pro Stunde.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Kosteng\u00fcnstige Implementierung:<\/b> Durch den Ersatz teurer Hardware durch fortschrittliche KI-Algorithmen konnte der Kunde erhebliche Einsparungen bei den Ausr\u00fcstungsinvestitionen erzielen.<\/p>\n<\/li>\n

      • \n

        Verletzungsfreier Arbeitsplatz:<\/b> Die Automatisierung hat das Heben schwerer Lasten vollst\u00e4ndig \u00fcbernommen und das Risiko von Arbeitsunf\u00e4llen durch langfristiges B\u00fccken und Tragen von Lasten beseitigt, wodurch eine sicherere Umgebung f\u00fcr die Mitarbeiter geschaffen wurde.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

        Fazit<\/b><\/h2>\n

        Diese Fallstudie zeigt, wie fortschrittliche KI-Software physikalische Hardwarebeschr\u00e4nkungen effektiv \u00fcberwinden kann. Durch pr\u00e4zise Algorithmen und eine kosteng\u00fcnstige 2D-Vision-L\u00f6sung haben wir nicht nur die komplexe Herausforderung beim Handling von Aluminiumbarren gel\u00f6st, sondern dem Kunden auch geholfen, eine Win-Win-Situation in Bezug auf Produktionseffizienz und Arbeitssicherheit in seinem Gussprozess zu erreichen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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