Quality Engineering 02.2024

IM FOKUS » Vernetzte Fertigung
Im Bosch-Werk in
Hildesheim ließen sich
beim Produktionshochlauf
neuer Linien
die Taktzeiten dank KIbasierter
Datenanalyse
um 15 % verringern.
definierter Sicherheitsbeschränkungen. Es
ermöglicht so einen sicheren, automatisierten
Tag-, Nacht- und sogar Wochenendbetrieb.
Dies reduziert die benötigte
Messkampagnenzeit deutlich und optimiert
die Auslastung der Prüfstände in
den einzelnen Geschäftsbereichen.
tion von Komponenten ist KI in Bosch-
Werken weit verbreitet. Über 20 Werke
nutzen dafür Bosch-Software wie Machine
Vision AI. Die vom Bosch-Sondermaschinenbau
entwickelte Lösung hilft dabei,
schwer zu identifizierende Merkmale
wie Kratzer und Ausbrüche in
Oberflächen oder Defekte in
Schweißnähten nachzuweisen.
Ein weiteres Beispiel für den
KI-Einsatz ist die Testautomatisierung:
Auf KI basierende Rechenmodelle
gewinnen im Bereich
Elektroantriebe zunehmend
an Bedeutung, zum Beispiel virtuelle
Temperatur- und Drehmomentschätzungen.
Die Entwicklung
und das Training von KI-Modellen
auf der Grundlage von Prüfstandsmessungen
erfordert allerdings im Vergleich
zu Simulationen deutlich mehr
Ressourcen, denn es braucht ausreichend
hochwertige Messdaten. Dies führt zu einem
starken Bedarf an automatisierter
Trajektoriengenerierung und KI-Training,
um den Entwicklungszyklus von einer anfänglichen
KI-Modelldefinition über die
Erfassung von Messtrainingsdaten zu beschleunigen
bis zur Bereitstellung auf der
Ziel-Hardware.
Messkampagnen werden
automatisiert
Die Durchführung einer Messkampagne
ist derzeit ein überwiegend manueller
Prozess, der erheblichen Aufwand, Erfahrung
und ständige Überwachung erfordert.
Dies führt zu langen, dedizierten Sitzungen,
die hohe Kosten verursachen. Ab-
Bild: Bosch
»Mit generativer KI gehen
wir jetzt den nächsten Schritt
in der Evolution von KI und
hieven moderne Fertigungen
auf ein neues Level.«
Tanja Rückert, Bosch
hängig von den Eigenschaften des KI-Modells
müssen Trajektorien manuell geplant,
ausgeführt und sorgfältig analysiert
werden. Darüber hinaus muss sichergestellt
werden, dass der gesamte mehrdimensionale
Arbeitsbereich des Elektromotors
abgedeckt wird, was eine anspruchsvolle
Aufgabe darstellt. Ein weiteres
Problem ist die mögliche Verletzung
von Sicherheitsgrenzwerten, die zu einem
sofortigen Abbruch der laufenden Messzyklen,
damit verbundenen Abkühlzeiten
und so zu Verzögerungen der gesamten
Messkampagne führt.
Deshalb haben Forscher bei Bosch eine
KI-basierte Methode entwickelt, die die
Fähigkeiten der Prüfstände durch die Einführung
eines Safe Active Learning-Frameworks
erweitert, das automatisch den
gesamten mehrdimensionalen Arbeitsbereich
eines Elektromotors mit optimierten
Trajektorien bei gleichzeitigem Training
eines KI-Modells zur Laufzeit erforscht.
Das Resultat: „Safe Active Learning“ verbessert
die Fähigkeiten des Prüfstands
und vermeidet Abschaltungen durch die
automatische Planung und Anpassung
neuer Trajektorien auf der Grundlage vor-
Prüfstandszeiten werden
deutlich reduziert
Erste Bewertungen von Prüfständen, die
mit Safe-Active-Learning-Funktionen
ausgestattet sind, zeigen eine deutliche
Reduzierung der erforderlichen Prüfstandszeit
im Vergleich zum aktuellen
herkömmlichen manuellen Prozess der
Gewinnung von Messdaten für die anschließende
Modellkalibrierung oder das
KI-Training. Dies garantiert eine schnelle
Markteinführung zukünftiger KI-Modelle
innerhalb des Bosch-Produktportfolios.
„Smart Test Facility Automation
with Safe Active Learning“, so
der Name des gesamten Rahmenwerks,
ermöglicht Bosch somit
einen intelligenten und automatisierten
Prüfstandbetrieb: Das
automatische Lernen und Einhalten
von Sicherheitsbeschränkungen
ermöglicht einen unbeaufsichtigten
Prüfstandbetrieb, etwa
zentral für Übernacht- und Wochenendläufe.
Und durch die intelligente
Auswahl und Generierung von Prüfstandstrajektorien
wird die Aussagekraft im
mehrdimensionalen Eingaberaum erhöht
sowie die Dauer der Messkampagne weiter
verkürzt.
Webhinweis
Mehr zum Rahmenwerk
„Smart Test Facility Automation
with Safe Active
Learning“ sehen Sie in
diesem Video von Bosch:
https://hier.
pro/4iNGm
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