Künstliche Intelligenz & der Mittelstand: Unser Weg zur intelligenten Baugruppenprüfung

Künstliche Intelligenz eignet sich im industriellen Bereich nur für hochstandardisierte Prozesse? Für den Mittelstand ist das Thema nichts? Weit gefehlt!

Gemeinsam mit SNAP GmbH wagen wir bei A+B Electronic die ersten Schritte beim Einsatz von KI in unserer Produktion. Was eine kleine schwarze Box dabei mit dem Konzept der Smart Factory zu tun hat, erfahren Sie in unserem Beitrag.

Was interessiert Sie an diesem Thema besonders?

Ein schwarzer Würfel vor der Selektivlötwelle - und jetzt?

Bläuliches Licht erhellt das Fließband, auf dem eine THT-Baugruppe langsam hindurchfährt. Die Bestückerin am Tisch nebenan arbeitet bereits an der nächsten Baugruppe. Auf dem Weg in die Selektivlötwelle passiert die Baugruppe die schwarze Box, bevor die Teile verlötet werden. Eben der Alltag eines EMS-Dienstleisters – aber was hat der Würfel dort zu suchen?

„Es ist schon eine ziemliche Innovation“, sagt Andreas op den Winkel, einer der beiden Projektleiter bei A+B Electronic.

In der Box hängen 2 Kameras, die von jeder hindurchfahrenden Baugruppe je 2 Bilder machen, 4 Bilder pro Baugruppe. Bei etwa 600 Baugruppen am Tag an dieser Anlage mit 5 Tagen die Woche macht das rund 12.000 Bilder die Woche. LED-Streifen sorgen für die optimale Beleuchtung innen, während die schwarzen Wände das Licht von außen abschirmen.

Nur eine nette technische Spielerei? Wohl kaum.

Jan-Erik Jakisch, zweiter Projektleiter: „Wir reden hier von einer automatischen und vor allem selbstlernenden Inspektion von THT-Baugruppen.“

Künstliche Intelligenz also. Selbstlernende neuronale Netze. Backpropagation. Industrielle Bildverarbeitung. Alles erstmal Buzzwords, die nicht direkt in Verbindung mit EMS-Dienstleistern stehen. Industrie 4.0 und Smart Factory mit KI sind mittlerweile keine Zukunftsmusik mehr. Stattdessen nimmt das Thema KI in der Industrie immer mehr Fahrt auf.

Eine einfache schwarze Box, befestigt auf dem Fließband vor unserer Selektivlötwelle.

SNAP GmbH – Moving humans with technology

Die Testphase: Einarbeitung des Algorithmus

„Wir sind gerade in der Testphase. Das System lernt, was eine Platine ist und soll im nächsten Schritt dann Bauteile identifizieren und klassifizieren“, fasst op den Winkel zusammen. Wie bei einem neuen – und zugegeben vielleicht etwas fachfremden – Mitarbeiter geht es erstmal an die Einarbeitung: Was ist ein Kondensator? Was ist ein IC? Wo gehört welches Bauteil hin?

Jetzt wird es technisch. Denn der automatisierte Lernprozess ist langwierig und nicht ganz einfach. Durch große Datenmengen, wie z.B. die Bilder von Bauteilen, lernt ein künstliches neuronales Netz Muster in den Daten zu erkennen. Und eben auch Abweichungen. Dabei läuft das Training über eine sogenannte Backpropagation, oder auch Fehlerrückführung. Ganz vereinfacht gesagt werden verschiedene Szenarien im System durchgespielt, um so mögliche Fehler und Auswirkungen aufzuspüren und automatisch Anpassungen vorzunehmen.

Das innere der Box: LED-Streifen und zwei Kameras, die aus unterschiedlichen Winkeln Bilder der einfahrenden Platinen machen.

„Die Arbeit mit Bilddaten ist eine gute Grundlage zur Mustererkennung, denn die Daten sind leicht reproduzierbar. Und nur mit großen Datenmengen kann man eine sinnvolle KI aufbauen.“

Dr. Corinna Weber
CEO
SNAP GmbH

Herausforderungen der KI Bilderkennung

„Für das Projekt arbeiten wir mit klassischen Methoden der künstlichen Intelligenz und bauen ein System auf, das sich selbst optimieren kann“, erklärt Dr. Weber. Natürlich hat man bei neuen Technologien auch immer mit Herausforderungen zu tun. „Im Bereich der KI liegt die größte Herausforderung wohl in der Heterogenität der Daten. Die Daten kommen aus verschiedenen Quellen und sind unterschiedlich aufbereitet. Hier müssen wir eine Lösung finden, damit die Mitarbeiter keinen Mehraufwand z.B. beim Wechsel von Projekten an der Bestückungslinie haben. Das System muss sich automatisiert die Informationen zur Platine ziehen, die es zur Überprüfung benötigt.“ Es gilt die Devise: Je mehr Aufwand man in die Aufbau- und Testphase steckt, desto besser funktioniert die Automatisierung im laufenden Prozess.

Die Probleme mit der Hardware

Im Bereich der Hardware liegt ein Problem in den Bauteilhöhen. Op den Winkel fasst es zusammen: „Störeinflüsse wie Licht müssen ausgegrenzt werden, damit die Bilder eine möglichst gleichbleibende Qualität haben. Und je höher ein Bauteil ist, desto höher muss auch der Schacht sein, durch den das Teil in die Box fährt. So kommt auch mehr Licht von außen hinein.“

Wenn das System alle Bauteile erkennt, geht es um die Optimierung der KI-Prozesse. „Dann müssen wir die Leiterplattendaten integrieren. Diese geben die Position der Bauteile auf der Platine vor. Wir können dann für die Bildverarbeitung sogenannte ROIs, Regions of Interest, festlegen. So muss nicht das gesamte Bild Pixel für Pixel betrachtet werden, sondern nur ein vorgegebener Bereich. Das macht die Auswertung und den Lernprozess effizienter“, so Jakisch.

„Je mehr Bilder das System macht und verarbeitet, desto schlauer wird der Algorithmus.“

Jan-Erik Jakisch
Projektleiter / Prüfmittelbau
A+B Electronic

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Wie EMS und künstliche Intelligenz bei A+B Electronic zusammenfinden

Es gibt natürlich schon AOI-Prozesse im Bereich SMD und THT. „Aber hier müssen wir selbst programmieren und immer wieder justieren“, sagt Jakisch. „Das Programm muss jedes Mal von uns angepasst werden, wenn zum Beispiel zu viele Pseudofehler auftauchen. Bis dahin haben die Kollegen in der Revision aber schon viele Baugruppen zu überprüfen, die im Prinzip keine Fehler enthalten. So kann das System sich selbst anpassen, in Echtzeit. Wir haben viel weniger damit zu tun.“

„Oder speziell im Bereich THT. Es reicht schon einen Kondensator auf der Baugruppe zu verdrehen. Dann muss er manuell ausgelötet, umgedreht und wieder eingelötet werden. Das kostet Zeit. Aber wenn die KI den Fehler vorher erkennt, dann stoppt das Fließband, die Kollegen entnehmen die Baugruppe, korrigieren den Fehler und fertig. In der Revision könnten die aufwendigen Qualitätskontrollen bei gleichbleibender Qualität auf Stichproben reduziert werden“, sagt op den Winkel.

„Der große Vorteil ist, dass wir Fehler auf den Baugruppen schon vor dem Löten erkennen. So müssen wir nicht manuell nacharbeiten und sparen Zeit und Kosten.“

Andreas op den Winkel
Projektleiter / Prüfmittelbau
A+B Electronic

Künstliche Intelligenz im industriellen Mittelstand

Produktionsprozesse werden durch den Einsatz von KI zuverlässiger und effizienter. Und das auch schon in mittelständischen Unternehmen. „Wir sind eigentlich auch erstaunt, dass KI in der Produktion noch nicht so häufig eingesetzt wird. Man kann den Mitarbeitern so einen Teil der Last abnehmen, denn die KI denkt mit“, so Dr. Weber.

Gerade die Qualitätskontrolle kann davon profitieren, denn die großen Datenmengen liefern stetig neue Einblicke und Informationen zu den Prozessen. Man kann das Thema KI in der Produktion auch weiterdenken. „Bei der Bestückung selbst könnte es eingesetzt werden“, sagt Jan-Erik Jakisch. „Oder in der Gerätemontage“, meint Andreas op den Winkel. „Oder die Vernetzung der Maschinen untereinander, um die gesamten Fertigungsprozesse zu verschlanken“, überlegt Dr. Corinna Weber.

Während das Projektteam über weitere Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz in unseren Fertigungsprozessen sinniert, arbeitet die Bestückerin konzentriert weiter. Eine weitere Platine fährt durch die Fotobox. 4 weitere Bilder werden gemacht. Von außen betrachtet vielleicht nicht spektakulär, aber im Inneren ein riesiger Schritt in Richtung Smart Factory.

Und wie geht es weiter?

Hier ist es noch nicht zu Ende, denn wir sind gerade erst in der Testphase und werden das Projekt weiter begleiten. Abonnieren Sie gerne unseren Newsletter und wir informieren Sie zu gegebener Zeit über Neuigkeiten im Bereich KI in unserer Produktion.

Sie möchten einen Einblick in unseren Fertigungsstandort in Huntlosen bekommen und sich die intelligente Box einmal selbst anschauen? Dann erfahren Sie hier mehr über uns – oder Sie nehmen direkt unverbindlich Kontakt mit uns auf. Dann sprechen wir über zukünftige Projekte und wie wir gemeinsam wachsen können.