KI-basierte Erkennung von Schweiß- und Laschfehler in der Automobilfelgenfertigung
- yigitdogucu
- 17. Juni
- 2 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 26. Juni
In der modernen Automobilfertigung ist die Zuverlässigkeit jeder einzelnen Komponente von entscheidender Bedeutung. Ein kritischer Bereich sind Schweißnähte und Flanschösen an Felgen. Jegliche Fehlstellen oder Mängel in diesem Bereich können zu erheblichen Funktionsstörungen führen und die Sicherheit während des Endmontageprozesses beeinträchtigen. Die Echtzeit-Erkennung solcher Probleme ist heute kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit.
Die Herausforderung: Unvollständige Schweißnähte und fehlende Komponenten
Der Automobilhersteller hatte mit folgenden Problemen zu kämpfen:
Fehlende oder unvollständige Schweißnähte im Bereich der Radbolzen
Fehler bei der Befestigung der Radbolzen
Ausfälle an der Montagelinie aufgrund unentdeckter Fehler
Diese Probleme führten nicht nur zu Montageproblemen beim Kunden, sondern erhöhten auch das Risiko von Rücknahmekosten und Sicherheitsbedenken.
Die Lösung von Dataguess: Project Studio in Aktion
Dataguess hat seine Project Studio-Plattform eingesetzt, um ein fortschrittliches KI-basiertes Erkennungssystem für die Schweißnaht- und Laschenprüfung zu implementieren. So war das Projekt aufgebaut:
Datenerfassung und Kennzeichnung:
Die Bediener identifizierten und kennzeichneten Felgen mit Schweißfehlern manuell während des regulären Qualitätskontrollprozesses (QC).
Es wurde eine Vielzahl von Fehlertypen und Fehlerpositionen erfasst, um ein robustes Modelltraining zu gewährleisten.
Modelltraining und Testvalidierung:
Die KI-Modelle wurden anhand dieses vielfältigen Datensatzes trainiert, um Schweißfehler und Probleme mit der Nabenposition mit hoher Genauigkeit zu erkennen.
Die Modelle wurden unter verschiedenen Bedingungen getestet, wobei unterschiedliche Nabenpositionen und Lichtverhältnisse berücksichtigt wurden.
Einsatz in Echtzeit:
Nach der Implementierung begann das System sofort mit der Identifizierung und Markierung von Felgen mit Schweiß- oder Radmutternfehlern.
Die Bediener konnten die Schweißnähte dann in Echtzeit korrigieren, bevor die Teile weiter in der Fertigungslinie transportiert wurden.
Projektergebnisse: Sicherere Felgen, reibungslosere Montage
Das KI-System reduzierte die Anzahl der Schweiß- und Radmutternfehler, die den Kunden erreichten, erheblich. Manuelle Überprüfungen wurden minimiert, und unvollständige Schweißnähte wurden von den Bedienern an der Fertigungslinie proaktiv korrigiert, wodurch kostspielige Nacharbeiten und potenzielle Rücksendungen vermieden wurden.
Wichtigste Vorteile:
Echtzeit-Erkennung unvollständiger oder fehlender Schweißnähte
Genaue Kontrolle der Anwesenheit/Abwesenheit von Laschen
Vermeidung von Montagefehlern auf Kundenseite
Reduzierung von Betriebsrisiken und Kosten
Dataguess sorgt dafür, dass Ihre Felgen den höchsten Standards entsprechen
Überlassen Sie kritische Schweißnaht- und Radbolzenprüfungen nicht dem Zufall. Vertrauen Sie Dataguess Project Studio, um KI-Präzision und -Konsistenz in Ihre Automobilfertigung zu bringen.
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