Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Schnelle Lösungsstrategien durch künstliche Intelligenz
Die automatisierte Präzisionsmontage ist komplex und profitiert vom unserem gezielten Einsatz der künstlichen Intelligenz
Die Montage optischer Systeme unterliegt hohen Genauigkeitsanforderungen: Bereits geringe Abweichungen im Mikrometerbereich verändern die optische Qualität der Gesamtbaugruppe. Das Fraunhofer IPT entwickelt automatisierte Montageprozesse durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Auf Basis selbstlernender Algorithmen kann der Positionierungsprozess automatisch und schnell optimiert werden. Dies bietet enormes Potenzial für die Präzisionsmontage jeglicher Komponenten. Unser KI-Ansatz kann an jedes Montage-Szenario adaptiert werden.
Herkömmliche Entwicklungsansätze sind zeitintensiv und mit Risiko behaftet
Die aktive und relative Präzisionsmontage ist gekennzeichnet durch Positionierung mit geschlossenem Regelkreis. Dabei wird der Fehler in Lage und Orientierung der zu montierenden Komponenten kontinuierlich durch Sensoren wie Kameras erfasst und anhand geeigneter Strategien mithilfe von Mikromanipulatoren korrigiert. Das Verfahren erfordert umfassendes Expertenwissen in der Auswertung teils komplexer Strahlbilder und bei der Implementierung geeigneter Strategien zur Optimierung. Zusätzlich wird ein großes Produktverständnis und die entsprechende Automatisierungskompetenz vorausgesetzt. Kann die Aufgabe nicht ausreichend erfasst werden, ist der Einsatz zeitaufwändiger Brute-Force-Verfahren notwendig. Dabei wird das bestmögliche Signal aus einem globalen Suchlauf verwendet, jedoch mit dramatischen Auswirkungen auf die Taktzeit.
Künstliche Intelligenz löst Abhängigkeiten zwischen Anlagenhersteller und Betreiber
Um den automatisierten Positionierungsprozess einer Optik zu entwickeln, bedarf es umfassender Kenntnisse in verschiedenen Disziplinen: der Optik, der Informatik sowie der Mess- und Regelungstechnik. Dies schafft hohe Hürden bei der Entwicklung und verhindert einen nachhaltig wirtschaftlichen Betrieb. Anlagenhersteller und Betreiber sind dann auf einen domänenübergreifenden, intensiven Wissenstransfer angewiesen. Die Abhängigkeit bleibt auch nach abgeschlossener Auslieferung häufig bestehen, wenn die Systeme kontinuierlich optimiert werden sollen. Hier ist der Ansatzpunkt für die KI-Lösungen des Fraunhofer IPT:
Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens wie das Reinforcement Learning bieten die Möglichkeit, geeignete Montagestrategien auf Basis von Zielen und Randbedingungen automatisiert zu erlernen. Der Anlagenbetreiber wird bei diesem Ansatz durch seine Produktionsdaten befähigt, die Entwicklung als datenbasiertes Training kontinuierlich zu verbessern. In Fallstudien hat sich gezeigt, dass datenbasierte Verfahren in nur wenigen Schritten zu optimalen Ergebnissen gelangen. So lassen sich sowohl die Entwicklungszeit und das Entwicklungsrisiko als auch die Taktzeit optimieren.
Das Fraunhofer IPT verfügt über die Expertise und die Erfahrung, selbstlernende, adaptive Verfahren auf Basis maschinellen Lernens für die Präzisionsmontage nutzbar zu machen. Auch für die Montage nicht-optischer Komponenten und Systeme eignet sich der Einsatz künstlicher Intelligenz. Die Verfahren werden mit unserem eigenen Maschinenpark oder in Kundenanlagen getestet und bewertet.