Intelligente Fertigung und Produktion: Wie KI Fehler vermeidet und Sicherheit erhöht

Kategorien: Datenschutz und Künstliche Intelligenz

Die industrielle Fertigung steht vor einem Paradigmenwechsel. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Produktionsprozesse nicht nur zu automatisieren, sondern intelligent zu überwachen und zu steuern – mit weitreichenden Auswirkungen auf Fertigungsqualität, Mitarbeitersicherheit und den Schutz von Daten aus der Fertigung.

Intelligente Fehlervermeidung: Poka Yoke trifft auf KI

Das aus der japanischen Fertigungstechnik stammende Poka Yoke-Prinzip – die Vermeidung unbeabsichtigter Fehler durch clevere Konstruktion – erfährt durch KI eine neue Dimension. Während traditionelle Poka Yoke-Systeme auf mechanischen oder elektrischen Vorrichtungen basieren, die beispielsweise eine falsche Montage physisch unmöglich machen, erweitert KI dieses Konzept um intelligente Überwachung und Anpassungsfähigkeit.

Ein praktisches Beispiel: Eine KI-gestützte Kamera überwacht den Montageprozess und erkennt in Echtzeit, ob Bauteile in der korrekten Reihenfolge verbaut werden. Das System kann sofort eingreifen, wenn ein Mitarbeiter versehentlich die Arbeitsschritte vertauscht oder ein falsches Bauteil greift. Auch kann KI erkennen, ob ein unautorisierter Mitarbeiter einen Sicherheitsbereich an einem Ofen betritt und so die Fertigung und sich selbst gefährdet. Diese digitale Prozessüberwachung geht weit über statische Kontrollmechanismen hinaus, da sie auch komplexe Abläufe versteht und auf Abweichungen reagieren kann.

Sequence Checking: Die richtige Reihenfolge garantieren

Besonders kritisch in der modernen Fertigung ist die Einhaltung korrekter Prozessabfolgen. In der Automobilindustrie etwa müssen Schweißpunkte in einer bestimmten Reihenfolge gesetzt werden, um Spannungen im Material zu vermeiden. In der Elektronikfertigung dürfen temperatursensible Bauteile erst nach hitzeintensiven Prozessschritten montiert werden.

KI-Systeme übernehmen hier die Rolle des wachsamen Prozessbegleiters. Sie erkennen anhand visueller Daten oder Sensorsignale, welcher Fertigungsschritt gerade durchgeführt wird. Außerdem verifizieren sie kontinuierlich die Einhaltung der vorgegebenen Sequenz. Wird die Reihenfolge verletzt, kann das System automatisch die Fertigung stoppen oder den Mitarbeiter unmittelbar warnen – noch bevor ein kostspieliger Fehler entsteht.

Die Wirtschaftlichkeit: Günstige Hardware, intelligente Software

Ein entscheidender Vorteil KI-gestützter Produktionssysteme liegt in der Kostenstruktur. Ähnlich wie das menschliche Auge ein relativ einfaches optisches System ist, dessen Leistungsfähigkeit erst durch die hochkomplexe Verarbeitung im Gehirn entsteht, können in der Fertigung kostengünstige Kameras und Sensoren eingesetzt werden. Die eigentliche Intelligenz liegt in der Signalverarbeitung durch spezialisierte KI-Algorithmen.

Diese Architektur bietet mehrere Vorteile:

Skalierbare Hardware: Standardkameras und Sensoren lassen sich problemlos und kostengünstig in bestehende Produktionslinien integrieren. Mechanisch komplexe Spezialvorrichtungen werden überflüssig.

Optimierte KI-Server: Moderne KI-Systeme können bei professioneller Programmierung hocheffizient arbeiten. Ein durchdachtes Software-Design ermöglicht den Betrieb auf einem lokalen Server im Betrieb oder alternativ auf gemieteten Serverkapazitäten – idealerweise bei deutschen Rechenzentren, die höchste Datenschutzstandards gewährleisten.

Flexible Anpassung: Ändern sich Produktvarianten oder Fertigungsprozesse, muss nicht die Hardware ausgetauscht werden. Stattdessen wird das KI-System neu trainiert oder angepasst – ein Software-Update statt aufwendiger Umbauten.

Die Kosten für einen KI-Server lassen sich grob auf ca. 6500 Euro Einmal-Investition beziffern. Alternativ kann ein KI-Server von einem rein deutschen Anbieter (ohne Microsoft Azure o.ä.) gemietet werden. Der Mietpreis beträgt, je nach Wartungsvertrag, einige hundert Euro pro Monat.

Bereits im Jahre 2023 war es möglich, mit günstiger Hardware leistungsfähige KI-Systeme zu erstellen. Das Bild zeigt neben dem mit KI-Unterstützung ausgewerteten Videobild einen KI-Laptop, der zur Entwicklung und zum Test solcher KI-Systeme genutzt wird. Die Aufnahme entstand im Rahmen einer 3sat-Reportage.

Maximale Zuverlässigkeit durch systematisches Training

Die Zuverlässigkeit KI-gestützter Fertigungssysteme steht und fällt mit der Qualität des Trainings. Durch umfangreiche Trainingsphasen mit realen Fertigungsdaten lernt das System, zwischen korrekten und fehlerhaften Prozessen zu unterscheiden. Die Kombination aus KI-basierter Überwachung und physischen Poka Yoke-Maßnahmen – etwa Bauteilen, die sich konstruktionsbedingt nur korrekt zusammenfügen lassen – schafft ein mehrschichtiges Sicherheitsnetz.

Diese Redundanz führt zu geringen Fehlerquoten, die manuell kaum erreichbar sind. Studien zeigen, dass gut trainierte KI-Systeme in der Qualitätskontrolle menschliche Inspektoren deutlich übertreffen, insbesondere bei monotonen Aufgaben, bei denen Ermüdungserscheinungen die menschliche Aufmerksamkeit beeinträchtigen.

Der Vorteil des KI-Trainings ist zudem die hohe Flexibilität. Ein und derselbe Aktor (etwa ein Roboterarm) kann für völlig verschiedene Szenarien und Bauteile verwendet werden. Die eingesetzte Kamera muss nicht aufgerüstet werden, weil die Interpretation des Video-Signals bei der KI liegt.

Datensicherheit: Souveränität über sensible Produktionsinformationen

Fertigungsdaten sind hochsensibel. Sie enthalten Betriebsgeheimnisse, Prozess-Know-how und wirtschaftlich relevante Informationen. KI-Systeme, die im eigenen Rechenzentrum oder bei vertrauenswürdigen deutschen Anbietern betrieben werden, garantieren vollständige Datenhoheit.

Die lokale Verarbeitung bietet entscheidende Vorteile:

• Keine Übertragung sensibler Daten an externe Cloud-Dienste
• Vollständige Kontrolle über Zugriffsrechte und Datenspeicherung
• Einhaltung strenger deutscher und europäischer Datenschutzrichtlinien (etwa AI Act oder DSGVO)
• Schutz vor industrieller Spionage und unbefugtem Datenzugriff

Moderne Edge Computing-Ansätze ermöglichen es zudem, einen Teil der KI-Verarbeitung direkt an der Produktionslinie durchzuführen, wodurch Wartezeiten minimiert und die Abhängigkeit von Netzwerkverbindungen reduziert wird. Edge Computing bezeichnet Hardware, die sehr günstig ist und am Rand des Möglichen operiert.

Mitarbeitersicherheit: KI als wachsamer Schutzengel

Die Sicherheit von Mitarbeitern hat in der Produktion höchste Priorität. KI-gestützte Überwachungssysteme können hier einen bedeutenden Beitrag leisten. Durch kontinuierliche Analyse von Kamerabildern erkennt das System, wenn sich Personen in Gefahrenbereichen aufhalten:

Verbotene Zonen: Definierte Bereiche, in denen während des Maschinenbetriebs keine Menschen sein dürfen, werden überwacht. Betritt ein Mitarbeiter eine solche Zone, stoppt das System automatisch die Produktion oder löst einen Alarm aus.

Kollisionsvermeidung: Bei kollaborativen Robotersystemen überwacht die KI die Bewegungen von Mensch und Maschine und verlangsamt oder stoppt Roboterbewegungen, wenn eine Kollisionsgefahr besteht.

Arbeitsschutzkontrollen: Das System kann überprüfen, ob Mitarbeiter vorgeschriebene Schutzausrüstung tragen – etwa Schutzbrillen, Handschuhe oder Gehörschutz – und bei Verstößen warnen.

Zugriffskontrolle: Nur besonders geschulte und autorisierte Mitarbeiter dürfen bestimmte Sicherheitsbereiche betreten. Die Mitarbeiter tragen eine besondere Kleidung oder eine spezielle optische Markierung an der Jacke. Die KI erkennt den autorisierten Mitarbeiter und schlägt dann Alarm, wenn ein Mitarbeiter ohne Zugangsrecht den geschützten Bereich betreten will.

Bedingte Alarmierung: Betritt ein nicht autorisierter Mitarbeiter einen Sicherheitsbereich, läuft der Ofen aber noch nicht, wird ein Alarm mit niedrigerer Kritikalität ausgelöst, als wenn der Ofen bereits läuft. Wird versucht, den Ofen zu öffnen, während der Ofen noch läuft, wird ein Alarm der höchsten Emergenz ausgelöst – und zwar unabhängig davon, ob der Mitarbeiter autorisiert ist, den kritischen Bereich um die Fertigungsanlage herum zu betreten oder nicht.

Die Möglichkeiten von KI in der Fertigung und Produktion sind endlos. Überwachung kann mit Bedingungen und Autorisierungen verknüpft werden. Abgestufte Alarmierungen sind beliebig möglich.

Qualitätssicherung: Fehlererkennung in Echtzeit

Die visuelle Inspektion durch KI übertrifft menschliche Fähigkeiten in Geschwindigkeit und Konsistenz. Das System erkennt:

• Oberflächendefekte wie Kratzer, Risse oder Verfärbungen
• Maßabweichungen und Formfehler
• Unvollständige Montagen oder fehlende Bauteile
• Qualitätsschwankungen bei Schweißnähten oder Klebverbindungen

Dabei lernt das System kontinuierlich dazu. Werden neue Fehlerbilder identifiziert, können diese in das Training einbezogen werden, wodurch die Erkennungsrate stetig steigt. Diese selbstoptimierenden Systeme passen sich an veränderte Produktionsbedingungen an und erkennen auch subtile Qualitätsverschlechterungen, die menschlichen Inspektoren entgehen würden.

Das obige Bild zeigt reale Aufnahmen von Bauteilen, die mit einer floureszierenden Flüssigkeit bestrichen und in einer UV-Kammer fotografiert wurden. Die KI erkennt Bauteile mit Defekten und ist auch in der Lage, die Defekte sehr gut zu lokalisieren und nachzuzeichnen. Für die Gütebeurteilung wurde unter anderem die IoU-Metrik herangezogen, die angibt, wie nah an der völligen Deckungsgleichheit die KI-Erkennung in Bezug auf den perfekt erkannten Defekt ist.

Zum KI-Training wurden in einer ersten Phase nur wenige hundert annotierte Bilder verwendet, von denen ein guter Teil keine Bauteildefekte zeigte. Der Prototyp des KI-Trainings fand auf dem oben genannten KI-Laptop statt. In einer Ausbaustufe wurde die Anzahl der Trainingsdaten verzehnfacht. Der Anspruch der Lösung ist es zudem, die Defekterkennung innerhalb sehr kurzer Laufzeit zu bewerkstelligen.

Adaptive Prozesssteuerung: Flexibilität als Schlüssel

Ein herausragender Vorteil intelligenter Fertigungssysteme ist ihre Anpassungsfähigkeit. Während traditionelle Automatisierung auf fest programmierten Abläufen basiert, können KI-Systeme auf unvorhergesehene Situationen reagieren:

• Automatische Anpassung von Parametern bei schwankenden Materialeigenschaften
• Erkennung und Kompensation von Werkzeugverschleiß
• Flexible Handhabung verschiedener Produktvarianten ohne Umrüstung