Sich an technologische Veränderungen anzupassen, ist für Führungskräfte in dem anspruchsvollen Umfeld der industriellen Fertigung und der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) von entscheidender Bedeutung. Unser Kunde, ein führender Hersteller von ZfP-Maschinen, erkannte das Potenzial der künstlichen Intelligenz, um sein Produkt grundlegend zu verändern. Als Innovationsführer in der Branche strebt er danach, gängige Praktiken in der ZfP in effizientere, durch KI verbesserte Prozesse zu überführen.
Während unserer mehrjährigen Zusammenarbeit mit diesem Kunden als Sparringspartner für seine interne KI-Forschung wurden wir bei NeuroForge immer wieder von seinem Engagement und seiner Entschlossenheit inspiriert, die Branche voranzubringen und seine Lösungen stetig weiterzuentwickeln. Diese gemeinsamen Werte bilden die Basis unserer Kooperation.
Als schließlich der Zeitpunkt gekommen war, ihre Erkenntnisse in eine vollständig funktionsfähige KI-Komponente zu überführen, um die ZfP-Maschinen mit visueller Oberflächeninspektion auszustatten, unterstützten wir sie gerne als Entwicklungspartner.
Kurze Zusammenfassung:
Um ihre Position als Marktführer in der Entwicklung zerstörungsfreier Prüfmaschinen zu festigen, wollte unser Kunde seine Möglichkeiten mithilfe künstlicher Intelligenz ausbauen. Nachdem ein Konzept für eine KI-Erweiterung für die ZfP-Maschinen entwickelt worden war, arbeitete der Partner mit NeuroForge zusammen, um unser Know-how bei der vollumfänglichen Entwicklung und Implementierung einer robusten KI-Lösung zu nutzen, die nahtlos in die Maschineninfrastruktur integriert ist.
Gemeinsam mit NeuroForge startete der Kunde im Juni 2020 ein wegweisendes Projekt. Ausgehend von einer Rolle als Sparringspartner bei der internen KI-Forschung entwickelte sich die Zusammenarbeit hin zur Realisierung einer voll funktionsfähigen, KI-gestützten Anwendung, die in bestehende Systeme integriert wurde.
Die Partnerschaft führte zu einer Software, die speziell auf die Maschinen unseres Kunden zugeschnitten ist. Sie steigert deren Leistungsfähigkeit, verbessert die Genauigkeit bei der Materialklassifizierung und stärkt die Marktführerposition des Unternehmens.
Vision
In dem Bestreben, über herkömmliche Methoden hinauszugehen, hatte dieser Partner bereits zuvor versucht, KI in seine Systeme zu integrieren. Er entwickelte ein erstes Machine-Learning-Modell und ein Benutzeroberflächenkonzept, um die Klassifizierung von Keramikkugeln im Rahmen der Qualitätssicherung zu automatisieren. Dieser entscheidende Schritt in der Prüfung versprach eine deutliche Steigerung der Genauigkeit und Effizienz, wodurch neue Maßstäbe in der Prüfmaschinentechnik gesetzt werden sollten.
Der anfängliche Versuch ergab einen Prototypen, und dem Kunden wurde schnell klar, dass eine anspruchsvolle, voll einsatzfähige KI-Lösung erforderlich war, um die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Obwohl die bestehenden Systeme bereits effektiv arbeiteten, war die Vision, fortschrittliche KI-Funktionen einzubinden, um die Genauigkeit weiter zu steigern, Fehler zu minimieren und die Betriebskosten für Kunden zu senken. An diesem Punkt entwickelte sich die Partnerschaft mit NeuroForge von reinen Forschungs- und Sparringsaktivitäten hin zur Entwicklung einer voll funktionsfähigen KI-Komponentenlösung.
Gemeinsam mit uns als Entwicklungspartner für dieses Projekt entschloss sich unser Kunde, eine neue Generation von KI-gestützten Prüfmaschinen zu schaffen – eine Weiterentwicklung ihrer bisherigen Lösungen, um künftige Generationen von Prüfgeräten auf den Markt zu bringen. Diese Zusammenarbeit wurde durch ihre visionäre Haltung und den Bedarf an spezialisierter KI-Expertise im Bereich Entwicklung und Systemintegration vorangetrieben. Wir brachten die erforderliche technische Kompetenz ein, um die KI-Konzepte des Kunden in robuste Komponenten umzusetzen, die in der Lage sind, Materialien in Echtzeit präzise zu klassifizieren.
Lösung
Unsere Zusammenarbeit hat eine maßgeschneiderte Softwarelösung hervorgebracht, die passgenau auf die Bedürfnisse unseres Kunden und seiner Kunden zugeschnitten ist. Diese Lösung integriert eine fortschrittliche KI-Komponente in die neue Maschinengeneration und erweitert die analytischen Fähigkeiten des Systems erheblich. Dadurch entsteht ein völlig neues Nutzungserlebnis für ZfP-Anwendungen.
Die Grundlage der KI-Komponente bildete die Implementierung eines RESTful-API-Frameworks. Diese Schnittstelle ermöglicht eine nahtlose Integration der KI-Komponente in die bestehenden Maschinensysteme. Der Hauptvorteil der Verwendung einer RESTful-API besteht in ihrer Flexibilität, die es erlaubt, unterschiedliche Softwaremodule effizient und sicher über das Maschinennetzwerk hinweg miteinander zu verbinden. Die RESTful-API fungiert als kritische Middleware, die verschiedene Systeme wie ein Dolmetscher miteinander verknüpft und einen reibungslosen Datenaustausch sicherstellt, ohne Kompatibilitätsprobleme zu verursachen.
Die KI-Komponente wurde in enger Zusammenarbeit entwickelt, um die Fähigkeiten des bereits vorhandenen, laserbasierten Computer-Vision-Systems unseres Kunden zu erweitern. Dieses System war bereits sehr gut darin, Bilder von Keramikkugeln zur Defektprüfung zu erzeugen. Gemeinsam nutzten wir dieses Scansystem, um eine KI-Analyse einzubinden, die jedes Bild prüft, Defekte erkennt und die Kugeln in Kategorien wie „OK“ oder „nicht OK“ einteilt. Dieses Upgrade nutzt ein Deep-Learning-Modell, das menschliche Mustererkennung nachahmt, und stärkt damit die Fähigkeit des bestehenden Systems, Defekte effektiver aufzuspüren und zu klassifizieren.
Um den Bedarf nach mehr Transparenz im Prüfprozess zu decken, wurde die KI so konzipiert, dass sie Bedienern klare Einblicke bietet. Sobald eine Kugel als „OK“ oder „nicht OK“ markiert wird, hebt die KI bestimmte Bereiche auf der Kugeloberfläche hervor, an denen Defekte erkannt wurden. Dies zeigt nicht nur an, was erkannt wurde, sondern auch, wo es sich befindet. Für die Kunden unseres Partners ist dies von entscheidender Bedeutung, um Produktionsfehler zu lokalisieren. Durch dieses Maß an Detailgenauigkeit können sie gezielte Verbesserungen an ihrer Produktionslinie vornehmen und so den gesamten Qualitätssicherungsprozess optimieren.
Bei der Entwicklung der Benutzeroberfläche für die KI-Komponente folgten wir genau den Designvorgaben des Kunden und brachten zugleich unser eigenes Gestaltungs-Know-how ein, um die Funktionalität zu verbessern. Die Oberfläche zeigt eine 3D-Darstellung der Keramikkugeln, während ein KI-Erklärer die Defekte direkt im Bild hervorhebt. Darunter steht ein historisches Protokoll der Testergebnisse zur Verfügung, sodass Bediener Trends und wiederkehrende Probleme leicht verfolgen können. Dies verbessert nicht nur das Nutzererlebnis, sondern steigert auch die Betriebseffizienz, da Daten einfacher zugänglich und verwertbar werden.
Die Anpassungsfähigkeit der Software ist ein zentrales Merkmal. Sie ist darauf ausgelegt, ein breites Spektrum an Rohmaterialien zu klassifizieren. Diese Flexibilität wird durch eine Funktion ermöglicht, die den einfachen Import und die Integration neuer KI-Modelle unterstützt, ohne umfangreiche Neuprogrammierungen erforderlich zu machen. Sollten neue Prüflinge getestet werden, lassen sich dafür einfach passende, speziell trainierte KI-Modelle einbinden.
In enger Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam unseres Kunden, das die Steuerungssysteme der Maschine betreut, integrierten wir die KI-Anwendung nahtlos in das Gesamtsystem. Diese Integration umfasst die Automatisierung der Datenflüsse zwischen der KI-Komponente und dem Hauptrechner der Maschine über PLC-APIs und ermöglicht so die automatische Verarbeitung und Nutzung der Klassifikationsergebnisse. Wir stellten sicher, dass die KI-Systeme Echtzeit-Klassifizierungsergebnisse liefern, die den Leistungsanforderungen entsprechen.
Dazu setzten wir verschiedene Profiling- und Optimierungstechniken ein, um einen hohen Durchsatz in der KI-Pipeline der finalen Anwendung zu erreichen.
Um sicherzustellen, dass die KI-Modelle optimal trainiert werden, führten wir maßgeschneiderte MLOps-Prozesse ein. Diese konzentrieren sich auf die Orchestrierung von Forschung, schnelle KI-Modellentwicklung, Training und die Verbesserung der Erklärbarkeit der KI. Auf diese Weise konnten wir auch den notwendigen Grid-Search-Prozess zur Feinjustierung der Hyperparameter effizient umsetzen.
Ergebnis
Die Partnerschaft mit NeuroForge hat für den Kunden eine neue Generation von KI-gestützten zerstörungsfreien Prüfmaschinen hervorgebracht, die in der Branche deutliche Akzente setzt. Diese fortschrittliche Technologie hat nicht nur die Erwartungen erfüllt, sondern übertroffen, indem sie außergewöhnliche Genauigkeit und Effizienz bietet. Die Kunden unseres Partners aus verschiedensten Industriebereichen profitieren bereits von diesen Innovationen.
Dies hat zu erfolgreichen Geschäftsabschlüssen und Anerkennung seitens führender Branchenvertreter geführt, was den realen Wert und den Wettbewerbsvorteil dieser KI-unterstützten Maschinen am Markt belegt.
Wir bei NeuroForge sind begeistert und stolz auf diese Zusammenarbeit, die das Engagement unseres Kunden für Innovation und unsere eigene Expertise in der KI-Entwicklung unterstreicht. Gemeinsam haben wir ein Produkt geschaffen, das nicht nur das Angebot unseres Kunden bereichert, sondern auch neue Maßstäbe für Qualität und Effizienz in der industriellen Prüfung setzt.
Dieses Projekt war eine transformative Reise, und der erzielte Erfolg beweist, was möglich ist, wenn Vision und Fachwissen zusammentreffen. Die KI-gestützten Maschinen unseres Kunden sind nun ein echter „Game Changer“ für Branchen, die ihre Qualitätssicherungsprozesse verbessern möchten.
Wenn Sie daran interessiert sind, erstklassige KI- und BigData-Expertise in Ihren Service oder Ihr Produkt einzubringen, stehen wir bei NeuroForge bereit. Wir helfen Ihnen, die Potenziale von KI für Ihr Unternehmen aufzudecken und unterstützen Sie dabei, diese in praxisnahe, maßgeschneiderte Lösungen umzusetzen.