Künstliche Intelligenz und MRK

Dokumentation mit KI in der Flugzeugproduktion

Algorithmen können bei der Qualitätssicherung den Menschen unterstützen, indem Sensordaten zur Bewertung der Qualität verwendet werden. Die anschließende Dokumentation kann mit Hilfe von Blockchain-basierten Technologien durchgeführt werden und so einen Mehrwert schaffen.

Im Demonstrator wurden neben der Mensch-Roboter-Kollaboration die Qualitätskontrolle mittels Künstlicher Intelligenz und der Blockchain-Technologie implementiert. © ZeMA

Die Flugzeugproduktion ist bekannt für die hohen Sicherheitsstandards und aufwendigen Prüfungen. Ein Großteil dieser Prüfungen wird immer noch manuell durchgeführt. Das ZeMA ist der Ansicht, dass ein teilautomatisierter Ansatz für die Optimierung am effektivsten ist. In der Flugzeugproduktion kann durch einen teilautomatisierten Nietprozess in der Flugzeugsektionsmontage eine Verbesserung mittels einer Mensch-Roboter-Kollaboration mit anschließender KI-basierter Inspektion erreicht werden. Dabei wird das Robotersystem innerhalb der Flugzeugsektion platziert. Der Arbeitsbereich des Roboters wird durch den Einsatz einer Hubeinheit erweitert, damit dieser das relativ einfache Prozesswerkzeug, den Amboss, positionieren kann. Die komplexeren Aufgaben, wie das Einsetzen der Niete und das Betätigen des Niethammers übernimmt der Mensch.

Durch die Aufrüstung des Roboterwerkzeugs mit einem Kraft-Drehmoment-Sensor kann dieser den Nietvorgang in Echtzeit überwachen. In Kombination mit weiteren optischen Sensoren wie einem Laserliniensensor oder einer Kamera können auch die Inspektionsaufgaben mithilfe von KI-Algorithmen automatisiert werden. Die Sensordaten werden durch ein trainiertes Machine-Learning-Modell geleitet, das klassifiziert, ob das gescannte Teil von guter oder schlechter Qualität ist. Das Ergebnis der Qualitätsprüfung wird dem Mitarbeiter über eine Mixed Reality-Brille übermittelt. Dies ermöglicht es dem Bediener, angemessen zu reagieren und notwendige Wartungsarbeiten durchzuführen.

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Aufbauend auf der zuvor beschriebenen Teilautomatisierung des Nietprozesses und der Inspektion, kann zugleich eine Digitalisierung des Signaturprozesses erfolgen. Der Einsatz eines digitalen Belegbuchs könnte so die analoge Buchhaltung obsolet machen. Voraussetzung dafür ist, dass die notwendige Datenintegrität sichergestellt wird. Weiterhin würde die Möglichkeit bestehen, ausgewählte Daten weiterer Parteien in einer Zulieferkette zugänglich zu machen und digital weiterzuverarbeiten und zu nutzen.

Um die Datenintegrität sicherzustellen wird als digitales Belegbuch eine Blockchain-basierte Technologie namens IOTA verwendet, die auf der sogenannten Distributed-Ledger Technologie (englisch für Technik verteilter Kassenbücher), beziehungsweise der Directed Acyclic Graphs (DAG), zu Deutsch gerichtete azyklische Graphen basiert. Directed Acyclic Graphs (DAG) sind eine alternative Technologie zur Blockchain. Der deutlichste Unterschied zwischen DAGs und Blockchains ist, dass Blockchains Transaktionen in kryptographisch verknüpften Blöcken bündeln und eine einzige Kette bilden, während DAGs einen Graphen verwenden, in dem eine Transaktion als Knoten im Graph dargestellt wird.

Eine Transaktion im IOTA-Netzwerk kann vereinfacht wie folgt darstellt werden: Erstellen einer Transaktion (Empfänger, Absender, Wert und/oder Datennachricht), Verschlüsseln der Transaktion, Validieren der Transaktion, Hinzufügen der Transaktion oder der Daten in den Graphen. So können Prozess- und Sensordaten unveränderlich in privaten, privilegierten oder öffentlichen Kanälen je nach Zusammenspiel von Lieferant und OEM bereitgestellt werden. Die DAG-Technologie gewährleistet an dieser Stelle die Datenintegrität und erhöht das Vertrauen zu den Daten, da diese unveränderlich abgespeichert werden.

Grundsätzlich gilt es keine Rohdaten zu veröffentlichen oder diese für jedermann frei zugänglich zu machen. Daher erfolgt das Erstellen eines digitalen und einzigartigen Fingerabdruck mithilfe eines Hash-Algorithmus. So kann die Datenintegrität und das Vertrauen auch über die Unternehmensgrenzen hinaus realisiert werden.

In der Praxis der Nietanwendung könnte dies wie folgt aussehen: Für jede kollaborativ gefügt Niet, werden prozessspezifische Daten gesammelt, wie die Kraft-Drehmomenten-Daten während des Nietprozesses, ein Bild der Niet sowie die Werte des Laserlininensensor-Scan zur Erfassung der Dimensionen der Niet. Wie zuvor beschrieben werden diese Daten mittels künstlicher Intelligenz analysiert. Die gesammelten Rohdaten werden anschießend in einer unternehmensinternen Datenbank gespeichert. Die abgeleiteten Hashwerte werden mit Hilfe des IOTA-Protokolls in deren Blockchain oder dem Graphen unveränderlich gespeichert. Werden die Rohdaten nun zur Validierung der Produktionsqualität zwischen Zulieferer, Behörden oder dem OEM geteilt kann die Datenintegrität mit Hilfe der Hashwerte geprüft und nachgewiesen werden.

Die vorgestellte Lösung beinhaltet drei Ideen zur Steigerung der Produktionsqualität in der Flugzeugproduktion: Erstens verbessert es die Ergonomie und Effizienz in der Produktion durch Mensch-Roboter-Kollaboration. Zweitens werden während des Nietprozesses Daten von verschiedenen Sensoren zur Analyse mit KI-Methoden gesammelt. Die gesammelten Daten werden durch einen überwachten Lernprozess geleitet, um das Modell des maschinellen Lernens zu erstellen. Anschließend wird dieses Modell zur Qualitätsanalyse im Rahmen des Nietprozesses eingesetzt. Drittens können abschließend Blockchain-basierte Technologien verwendet werden, um die Datenintegrität zu erhöhen und sicherheitskritische Informationen zwischen Zulieferern, Behörden und den OEMs auszutauschen. Prof. R. Müller/Dr. M. Vette-Steinkamp/T. Masiak/as


© MHI e.V.

Kurz erklärt: Der MHI e.V.
Die Wissenschaftliche Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik e.V.  (MHI e.V.) ist ein Netzwerk renommierter Universitätsprofessoren – Institutsleiter und Lehrstuhl­inhaber – aus dem deutschsprachigen Raum. Die Mitglieder forschen sowohl grundlagenorientiert als auch anwendungsnah in einem breiten Spektrum aktueller Themen aus dem Montage-, Handhabungs- und Industrierobotik­bereich. Weitere Infos zur Gesellschaft, deren Mitgliedern und Aktivitäten: http://www.wgmhi.de.


© ZeMA

Kurz erklärt: Das ZeMA
Das Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH (ZeMA) betreibt anwendungsorientierte Forschung und industrienahe Entwicklung in den Bereichen Sensorik und Aktorik, Fertigungs- sowie Montageverfahren und deren Automatisierung. Es bietet ein breites Forschungsspektrum mit dem Ziel der Industrialisierung und des Transfers von Forschungs- und Entwicklungsergebnissen in die Industrie und auf den betrieblichen Hallenboden. www.zema.deDie Arbeit entstand im Interreg geförderten Forschungsprojekt Robotix Academy (www.robotix.academy), einem grenzüberschreitenden Forschungscluster für industrielle Robotik und Mensch-Roboter-Kooperation No. 002-4-09-001.

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