KI-Bilderkennung: Maschinenteile leichter identifizieren und buchen

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Maschinenteile sicher erkennen und ins Lager zurückzuführen. Das war das Ziel einiger Studenten der Uni Würzburg. Sie entwickelten eine KI-Technologie, die es möglich macht, mittels Kamera, Bilderkennung und Künstlicher Intelligenz Bauteile leichter zu identifizieren. Mit Hilfe von Cosmo Consult gelang es ihnen, bei der Maschinenfabrik Lauffer den Wareneingang bei Retouren effizienter zu gestalten.
Maschinenteile

Quelle: GikaPhoto By waraphot/Shutterstock.com

Cosmo Consult arbeitet regelmäßig mit der Uni Würzburg zusammen. Als die sechs Masterstudenten ihr Konzept vorstellten, ließ sich der Digitalisierungsspezialist nicht lange bitten. Er knüpfte den Kontakt zur Maschinenfabrik Lauffer. Mit Kamera, Bilderkennung und Künstlicher Intelligenz (KI) wollte man eine digitale Lösung entwickeln, mit der Kunden Maschinenteile leichter identifizieren können. „In der Fertigung ist es eher unwahrscheinlich, dass Bauteile nicht identifiziert werden können. Doch in der Bauteilelogistik gab es bei Lauffer ähnliche Anforderungen“, erklärt Eduard Wallender, Senior Consultant bei Cosmo Consult.

Maschinenteile bei Retouren effizienter buchen

Die Maschinenfabrik Lauffer aus Horb am Neckar baut und installiert weltweit Pressen und automatisierte Anlagen für die Metall- und Pulvermetallverarbeitung. Die Montageteams nehmen dabei meist mehr Teile mit, als sie tatsächlich beim Kundeneinsatz benötigen. Überzähliges Material muss später wieder eingelagert werden. Doch das ist leichter gesagt als getan. Viele dieser Teile sind nämlich nicht gekennzeichnet und unterscheiden sich nur in wenigen Details. „Die Mitarbeiter identifizieren jedes Teil einzeln und erfassen es per Hand in der Unternehmenssoftware Microsoft Dynamics NAV“, erklärt Eberhard Gsell, IT-Leiter bei der Maschinenfabrik Lauffer.

KI steuert den Wareneingang

Im Rahmen des Projektseminars “API – Automatic Product Identification” entwickelten die Studenten verschiedene digitale Technologien, um den aufwendigen Vorgang zu automatisieren. Die eingehenden Teile werden dabei zunächst fotografiert, bevor sie ein vortrainierter Algorithmus identifiziert und der passenden Artikelnummer im System zuordnet. Mitarbeiter geben nach kurzer Prüfung der Details die Eingangsbuchung frei und übernehmen den Artikel ins System. Das weist gleichzeitig einen Lagerplatz zu. Hierfür entwickelte das Team eigens eine Schnittstelle, die auf Basis von Microsofts Power-Plattform das ERP-System mit KI und Bilderkennung verbindet.

Projektergebnisse zeigen Potenzial

Große Teile des Prototyps laufen auf Open Source-Technologie. Das bremste die Performance der Installation zunächst. Daher arbeiteten die Studenten nur mit einer limitierten Artikelzahl und einem begrenzten Datenvolumen, doch die Ergebnisse überzeugten Lauffer. „Mit dem Verfahren können wir in kurzer Zeit eine Vielzahl von Teilen sicher identifizieren. Auch solche, die für eine Kennzeichnung zu klein sind. Ein weiterer Pluspunkt ist das nahtlose Zusammenspiel mit Dynamics NAV. Um einen Artikel zu übernehmen, ist lediglich die Freigabe erforderlich. Das entlastet unser Team und sorgt für ein hohes Sicherheitsniveau“, unterstreicht Gsell. Später könnte man auch elektronische Waagen und Barcode-Drucker für Kennzeichnung und Einlagerung in den Prozess einbinden.

Systemeinführung in Planung

Gemeinsam mit Cosmo Consult skizziert der Maschinenbauer den künftigen Einsatz der Technologie. „Um die Performance zu erhöhen, steht ein Wechsel auf die Cloud-Plattform Microsoft Azure im Raum. Zudem könnte man mit einer Fotobox und mehreren Kameras die Teile von verschiedenen Seiten dokumentieren. Die Bilder lassen sich dann nicht nur für die Erkennung, sondern auch für die Artikelkartei verwenden“, blickt Wallender voraus.

Lesen Sie auch: Prozessoptimierung für KMU: Cosmo Consult kooperiert mit der Process Analytics Factory

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