Innovative Digitalisierungsprojekte: Cedoon Qualitätssicherung in der Schraubenproduktion im Rahmen des FOTEC Forschungsprojekts ISI
Neue Horizonte der Digitalisierung: Cedoon definieren Standards im FOTEC Projekt ISI
Im Rahmen des FOTEC-Forschungsprojekts ISI entwickelt Cedoon eine Lösung für ihre Kunden. Sie optimiert den Qualitätssicherungsprozess in der Schraubenproduktion durch den Einsatz von KI Technologien.
Die Digitalisierung transformiert kontinuierlich unsere Arbeitsweise und eröffnet spannende neue Möglichkeiten in verschiedensten Branchen. Im Kontext des Forschungsprojekts ISI (Innovative Softwaresysteme und deren Implementierung) der FOTEC, dem Forschungsunternehmen der FH Wiener Neustadt, ist eine weitere bemerkenswerte Initiative, die sich dem KI Trend widmen, das Projekte der Firma Cedoon. Es werden dabei innovative Technologien eingesetzt, um Probleme in der Qualitätssicherung zu lösen.
Die Softwarelösung von Cedoon ist speziell für die Schraubenindustrie entwickelt worden und ist die erste ihrer Art, welche die gesamte Lieferkette weltweit integriert. Sie spart produzierenden Unternehmen und ihren Zulieferern Zeit und Geld, unterstützt ihre Mitarbeiter und treibt die Produktion voran.
Details zum Projekt
Die Qualität einer Bohrschraube wird durch die Drilldowntime bestimmt. Schrauben deren Einschraubzeit eine Sekunde übersteigt, sind laut Norm von schlechter Qualität. Die notwendigen Tests gestalteten sich bisher schwierig, da eine Schraube dazu in ein genormtes Blech gedreht und die Zeit gemessen werden muss.
Die einfachere Lösung ist die Erstellung eines KI Modelles, das über optische Verfahren die Drilldowntime klassifiziert. Es wurden dazu rund 1.200 Schrauben getestet und Bilder gemacht, wobei die sich die Einschraubzeiten folgendermaßen verteilten, wobei zusätzlich noch in gut / mittel / schlecht klassifiziert wurde.
FOTEC
Die folgende Confusion Matrix zeigt sehr gut die Qualität des trainierten Netzes, wenngleich im Bereich der mittleren und schlechten Schrauben noch zu wenige Messungen vorhanden sind.
Gerade im Bereich der guten Schrauben (< 1 Sek.) konnte mit Hilfe des eingesetzten KI Modelles eine Genauigkeit von über 99% erreicht werden.