98 %ige Fehlererkennung bei allen Lagervarianten
Tigris mit Kompass (KI) -Unterstützung
< 0.5% false positives vs. >10% in Altsystemen
Überblick
NSK Bearing ist ein führender Hersteller von Präzisionslagern für Automobil- und Industrieanwendungen. Die Produktion umfasst mehrere SKUs, die jeweils eine makellose Oberflächenbeschaffenheit und eine strenge Maßgenauigkeit erfordern.
Die manuelle Sichtprüfung war jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Die Bediener hatten Mühe, bei der Inspektion großer Mengen die Konsistenz aufrechtzuerhalten, was zu unentdeckten Oberflächendefekten, vielen Fehlalarmen und einem verringerten Durchsatz führte. Die Notwendigkeit einer zuverlässigen, automatisierten 360°-Inspektion wurde unverzichtbar, um die Qualität aufrechtzuerhalten, die Abhängigkeit von Menschen zu verringern und zukünftige Initiativen zur Produktionsautomatisierung zu unterstützen.
Gelegenheit
Die Sicherstellung defektfreier Laufflächen über mehrere Produktvarianten hinweg stellte besondere Herausforderungen dar:
- Erforderliche vollständige 360°-Inspektion einschließlich Innendurchmesserfläche und Außendurchmesserfläche innerhalb einer kompakten Stationsfläche.
- Wird benötigt, um 18 Artikel-SKUs in einem gemeinsamen Hardwaresetup unterzubringen.
- Ziel war es, schnellere Inspektionszyklen (<10 Sekunden pro Teil) zu erreichen, um die Taktzeiten der Produktion einzuhalten.
- Ermöglichen Sie Rückverfolgbarkeit und Fehlerhervorhebung zur Überprüfung durch den Bediener und zur kontinuierlichen Verbesserung.
Jidokas Ansatz
• 360°-Bildgebung mit Dreifachkamera-Architektur
Das Lager wird mit einer präzisen Griffhalterung belastet, die dafür sorgt, dass jede Variante sicher gehalten und platziert wird. Drei Industriekameras erfassen alle kritischen Oberflächen:
- Die obere Kamera bildet das obere Gesicht ab.
- Kamera 2 erfasst den Innendurchmesser, wenn sich das Teil um 360° dreht.
- Kamera 3 nimmt fortlaufende Bilder des Außendurchmessers während derselben Drehung auf.
• Inspektion der Unterseite
Sobald oben, ID- und OD-Bildgebung abgeschlossen sind, ist das Teil automatisch umgedreht innerhalb derselben Station. Die obere Kamera erfasst dann die Unterseite, um eine vollständige Abdeckung zu gewährleisten.
• KI-gestützte Fehlererkennung
Die aufgenommenen Bilder werden mit der Deep-Learning-Kompass-Engine von Jidoka verarbeitet, die jedes Lager innerhalb vonn 6 Sekunden. Das System identifiziert häufige Bearbeitungs- und Oberflächenfehler wie Dellen, Kratzer, Werkzeugspuren oder ungewaschene Bereiche mit einer Genauigkeit von 98%
• Automatisierte Entscheidung und Handhabung
- Gute Teile werden für nachgelagerte Arbeiten auf den Linearförderer übertragen.
- Defekte Teile werden automatisch über einen pneumatischen Druckausstoßmechanismus entfernt, wodurch eine nahtlose Trennung ohne Unterbrechung des Durchflusses gewährleistet wird
• Intelligente Analytik und Visualisierung
Jedes Prüfergebnis wird protokolliert, wobei optische Mängel hervorgehoben werden, was eine Überprüfung, Trendanalyse und Rückverfolgbarkeit durch den Bediener ermöglicht.