Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Fehler erkennen durch Energiedaten: Energetische Anomalieerkennung beim Schweißen
In Kürze
Für Lorch realisierte das Fraunhofer IPA ein Projekt zur Energetischen Anomalieerkennung beim Schweißen. Fokussiert auf Energiedaten ermöglicht die Lösung präzise Identifikation von Bedienfehlern, wodurch Qualitätsmängel minimiert werden. Der Einsatz föderierten Lernens gewährleistet Datenschutz und Sicherheit, da keine zentrale Datenspeicherung erforderlich ist. Die innovative Technologie trägt dazu bei, Fachkräfte zu fördern, indem sie proaktiv Fehler erkennt und somit die Produktivität steigert.
Im Detail
Dadurch können Qualitätsmängel an der Schweißnaht schnell und zielgerichtet lokalisiert werden. Der Einsatz des KI-Modells mit dem Ansatz des föderierten Lernens gewährleistet den Schutz und die Sicherheit von schweißtechnischen Anwenderdaten, da keine zentrale Datenspeicherung für das Trainieren des KI-Modells erforderlich ist. Der innovative Ansatz trägt in Zukunft dazu bei, Fachkräfte zu unterstützen, indem er proaktiv Fehler erkennt, Ausschuss meldet und somit die Produktivität in der schweißtechnischen Fertigung steigert.
Die Hauptziele des Projekts sind:
- Erkennung von Bedienfehlern beim Lichtbogenschweißen mittels KI
- Erkennung der Anomalien nur mit bereits vorhandenen Energiedaten (Stromstärke und Spannung)
- Sicherstellen des Schutzes und der Sicherheit der anwenderspezifischen Schweißdaten
Die Ergebnisse bieten in Zukunft eine Vielzahl von Vorteilen:
- Kosteneinsparungen durch Reduktion von Qualitätsmängel der Schweißungen
- Kosteneinsparungen durch Reduktion der Datenmenge
- Datenschutz und -sicherheit von sensiblen Daten aus der Produktion bei gleichzeitiger Nutzung von datenhungrigen KI-Lösungen
- Förderung und Erleichterung der Arbeit von Fachkräften durch Systeme, die proaktiv Fehler erkennen und so zur Steigerung der Produktivität beitragen.
Diese Kooperation zwischen dem Fraunhofer IPA und der Lorch Schweißtechnik GmbH demonstriert, wie innovative Technologien die Energieversorgung beim Schweißen nachhaltiger, effizienter und wirtschaftlich erfolgreicher gestalten können. Die Technologien zur Erkennung von Fehlern in Produktionsprozessen mittels Energiedatenanalyse und die Anwendung des föderierten Lernens können auch auf andere Bereiche der Produktion angewendet werden.
Einblicke ins Projekt:
Für Lorch ist dies ein wichtiger Schritt, um in der neuen, innovativen iQS-Schweißstromquellengeneration für digitale und intelligente Zukunftstrends gerüstet zu sein und dabei den Fokus auf den Kunden zu legen.