Das Institut für Faserverbundleichtbau und Adaptronik des DLR hat ein Konzept für eine Endmontagelinie mit künstlicher Intelligenz vorgestellt. Manuelle Ausgleichsverfahren und dadurch bedingte Verzögerungen würden damit obsolet. Mittels künstlicher Intelligenz lasse sich jede Baugruppe sofort montieren, denn eine geschickte Vorauswahl der Bauteile reduziere zu große Toleranzen an den Anschlussbereichen. Selbst eine Hochratenfertigung ist laut DLR durch das Prinzip „Plug and Fly“ möglich. Die DLR-Vision ist die vollständige Einführung dieses Expertensystems in die Serienproduktion.
In einem Expertensystem wählt die künstliche Intelligenz selbstständig montierbare Einzelteile aus. Die Anschlussmaße und deren Toleranzen entscheiden über die Montierbarkeit der Bauteile. Das neuronale Netz wertet die erfassten Kenngrößen aus, greift dabei auf seine „Erfahrungen“ zurück und signalisiert einen positiven oder negativen Montagevorgang. Erfahrungswerte erreicht das neuronale Netz durch sogenannte überwachte Trainingszyklen (Supervised Learning). Häufig sind dafür sehr viele unabhängige Montage-Szenarien beziehungsweise Datenpunkte notwendig. Die größte Herausforderung ist die begrenzte Verfügbarkeit dieser Trainingsdaten für Montagevorgänge in der Endmontagelinie.
Ein zweistufiges Verfahren löst dabei laut DLR die Problemstellung im Umgang mit kleinen Losgrößen. Der erste Schritt des Verfahrens besteht aus dem Training mehrerer neuronaler Netze. Sie repräsentieren verschiedene vorausgewählte Ansatzfunktionen. Deren Training für eine bestmögliche Regression der Datenpunkte führt zu den ersten „Erfahrungen“. Jedoch ist dabei der Einfluss der Vorauswahl von Ansatzfunktionen auf das Regressionsergebnis zu groß. Deshalb ist es dem Algorithmus im zweiten Schritt freigestellt, eine eigene Ansatzfunktion basierend auf seinen „Erfahrungen” aus dem ersten Schritt zu erzeugen und das Training mit dieser erneut durchzuführen.
Der Algorithmus lernt und ermittelt selbstständig eine Regressionsfunktion, die auch bei kleinen Losgrößen über eine ausreichende Vorhersagegüte verfügt. Die künstliche Intelligenz durchläuft diesen computerunterstützten Prozess nach jeder Montage, sodass der Erfahrungsschatz mit jedem positiven oder auch negativen Montagevorgang wächst und die Güte der Vorhersage immer besser wird.
Das lernende Expertensystem begleitet die Endmontagelinie in der Serienproduktion. Die gewonnenen Erkenntnisse sind laut DLR sowohl für neue flexible Montagekonzepte in der Fabrik der Zukunft als auch für eine neue Konstruktionsphilosophie für den Konstrukteur der Zukunft einsetzbar.
Bild oben: In einem Expertensystem wählt die künstliche Intelligenz selbstständig montierbare Einzelteile aus und lernt aus positiven wie aus negativen Montagevorgängen. (Quelle: DLR)
Quelle und weitere Infos: Pressemitteilung
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