Im folgenden Projekt ist es unser Ziel, eine Klassifizierung von Bauteilen mittels einer Gut-/Schlechtanalyse durchzuführen.

Dazu wird das KI-Model mit einer Lernmenge von Gut- und Ausschussteilen des konkreten Testmusters trainiert. Die signifikanten Merkmale für die Trennung zwischen Gut und Ausschuss werden von dem Modell bestimmt. Es bedarf kein Expertenwissen und keine manuellen Anpassungen. Das entstandene Modell ist durch die interne Aufteilung der Lernmenge validiert. Das Erweitern des Modells ist durch Nachlernen jederzeit möglich. Es bietet somit flexibles Lernen verschiedener Prüfteile und Erweiterung der bestehenden Modelle an.

Mit dem automatisierten Fehlererkennungssystem QAIros soll es möglich werden, bereits in der Entwicklung Bauteile durch KI-gestützte Klassifizierung zu optimieren. Die Ergebnisse sollen anschließend in den Produktionsprozess übernommen werden, um eine automatisierte 100%-Prüfung durchzuführen.

Entwicklung eines mobilen Testsystems

In Zusammenarbeit mit der Firma Miba Sinter Austria GmbH entwickelten wir ein mobiles Testsystems zur 100%-Rissprüfung bei Sinterteilen. Diese Teile werden mit hoher Präzision und in großer Stückzahl hergestellt und finden ihren Einsatz im Automotive-Bereich, z. B. im Getriebebau. Das Sintern stellt einen komplexen Vorgang dar, der von zahlreichen Faktoren sowohl auf Materialebene (wie Korngröße und Dichte) als auch auf Prozessebene (wie Druck und Temperatur) beeinflusst wird.

Das Projekt

Unser mobiles System ermöglicht es, Prototypen bereits in der Entwicklungsphase unter seriennahen Bedingungen zu testen. Dadurch wird eine Prozess- und Parameteroptimierung erreicht, die sicherstellt, dass die Ausschussquote in der späteren Serienfertigung minimal bleibt. Dieses Projekt stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Qualitätssicherung und Effizienzsteigerung im Bereich der Sinterteile-Produktion dar.

Systemaufbau und Komponenten

Hardware

Die Hauptkomponenten der Hardware umfassen:

  • drehbare Einheit: Diese Komponente dient der optimalen Positionierung der Prüfteile. Sie ist in der Lage, Prüfteile um jeweils 120° zu drehen, was drei verschiedene Prüfpositionen ermöglicht.
  • bauteilspezifische Lagerung: Diese ist auf der drehbaren Einheit befestigt. Sie wird durch den Einsatz von 3D-Drucktechnologie individuell maßgefertigt, um eine optimale Passform und Stabilität zu gewährleisten.
  • automatischen Impulshammer WaveHitMAX, dessen Ausrichtung in X- und Y-Richtung mit einem Positionsanzeiger einstellbar ist, um die präzise Anwendung der Prüfschläge zu gewährleisten.
  • Mikrofon mit variabler Ausrichtung, sodass es optimal zur Erfassung der Klangantwort positioniert werden kann.

Dieses Hardware-Setup erlaubt die reproduzierbare Positionierung und Prüfung von Prüfteilen mit Durchmessern bis zu 200 mm und einem Gewicht von bis zu 1 kg.

 

Software

Training

Im Trainingsmodul der Software werden die KI-Modelle angelernt. Es benötigt eine Lernmenge bestehend aus Gut- und Ausschussteilen des spezifischen Testmusters, welche vom Kunden zur Verfügung gestellt werden. Hierbei werden die Prüfteile an den geeigneten Stellen mit dem automatischen Impulshammer WaveHitMAX angeregt, während das Mikrofon die Klangantwort aufzeichnet. Der Prozess des Modelltrainings erfolgt automatisch:

  • Modelltraining: Das KI-Modell analysiert die aufgezeichneten Klangantworten, identifiziert signifikante Merkmale zur Trennung zwischen Gut- und Ausschussteilen und erstellt das Modell ohne manuellen Eingriff.
  • Automatische Validierung: Das Modell wird durch eine interne Aufteilung der Lernmenge validiert, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit erhöht.
  • Flexibles Nachlernen: Das Modell kann jederzeit erweitert werden, indem neue Daten hinzugefügt werden, um weitere Prüfteile und Variationen zu integrieren.

Dieser Ansatz erfordert kein Expertenwissen, da keine manuellen Anpassungen wie Schwellwertbestimmungen oder Peakdefinitionen nötig sind.

Klassifizierung

Das Klassifizierungsmodul der Software ermöglicht die Prüfung neuer Prüfteile anhand des trainierten Modells:

  • Projektdatei: Für jedes Baumuster wird eine spezifische Projektdatei angelegt, die alle relevanten Testeinstellungen (z. B. Hammerkraft, Position) enthält, um konsistente und reproduzierbare Messungen sicherzustellen.
  • Ergebnisdokumentation: Die Klassifizierungsergebnisse werden dokumentiert und können nahtlos in eine Datenbank integriert oder in Formaten wie Excel und PowerPoint exportiert werden, um die Weiterverarbeitung und Analyse zu erleichtern.

Resümee und Vorteile

Das Testing System QAIros stellt eine innovative Lösung für die prozessintegrierte und automatisierte Qualitätssicherung (QS) dar, die höchste Zuverlässigkeit bietet. Neben der Möglichkeit, das System direkt in die Produktionslinie zu integrieren, kann es auch als mobiles System genutzt werden, was insbesondere bei der Baumusterentwicklung von Vorteil ist. Dadurch wird eine Prozess- und Parameteroptimierung bereits in der Entwicklungsphase ermöglicht.

Die Vorteile des Systems umfassen:

  • Schnelle Überprüfung der Eignung der Prüfteile für die akustische Resonanzmethode (ART), was eine rasche Bewertung der Qualität ermöglicht.
  • Zuverlässiges und schnelles Anlernen sowie Klassifizieren der Prüfteile, was den Übergang von der Entwicklung zur Serienproduktion erleichtert.
  • Reproduzierbares Setup, das sicherstellt, dass Testergebnisse konsistent und vergleichbar sind.
  • Schnelle Adaptierung für neue Prüfteile, was eine flexible Anpassung an sich ändernde Anforderungen in der Produktion erlaubt.
  • Optimierung der Ausschussquote bereits bei der Entwicklung der Baumuster, was zu einer signifikanten Reduzierung von Produktionsabfällen führt.
  • Nahtlose Anbindung der Testergebnisse an die bestehenden Datenbankstrukturen, beispielsweise über CSV-Formate, um eine effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten.

 

Dieses umfassende System bietet eine innovative Lösung zur Qualitätssicherung in der Sinterteilproduktion und gewährleistet durch die Kombination aus fortschrittlicher Hardware und intelligenter Software eine erhebliche Reduzierung der Ausschussquote.

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