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Projekte zeigen den Nutzen von Augmented Reality

Virtuelle Realität
Projekte zeigen den Nutzen von Augmented Reality

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Für Augmented Reality gibt es in der Qualitätssicherung ein großes Potenzial. Prüfungen lassen sich direkt mit den CAD-Daten abgleichen, QS-Mitarbeiter erhalten relevante Informationen in Echtzeit auf ihre Datenbrillen. Doch es gibt auch Entwicklungsbedarf: Die Technik muss sich besser an die Produktionsumgebung anpassen.

Im privaten Alltag begegnet Augmented Reality einem häufig als Spielerei. So jagen Menschen zum Beispiel Pokemons, die über die Kamera des Smartphones in die reale Umgebung projiziert werden. Doch Augmented Reality (AR) ist weit mehr als bloßer Zeitvertreib. Zunehmend mehr Projekte beschäftigen sich damit, die Technologie in Fertigungsprozesse einzubinden. Dabei schält sich vor allem die Qualitätssicherung als wichtiges Einsatzgebiet heraus.

Grundsätzlich sei die große Stärke von AR „Informationen im Kontext zum richtigen Zeitpunkt für das richtige Produkt im richtigen Moment bereitzustellen“, sagt Marc Schütz, Vicepresident für das AR-Product Management beim Software-Anbieter PTC. Sein Unternehmen ist Spezialist für Produktlebenszyklus-Management (PLM) und hat auch ein AR-System im Angebot.

Wie sich das einsetzen lässt, zeigt ein Projekt beim Autobauer Volvo. Dort werden die Funktionen von PTCs AR-Software Vuforia in der Qualitätssicherung der Motoren genutzt. Jeder einzelne Motor durchläuft bei Volvo 40 Prüfungen mit 200 möglichen Qualitätssicherungsvarianten – innerhalb von nur acht Minuten.

Vor Einführung der AR-Lösung wurden den Mitarbeitern die Informationen für diese komplexe Tätigkeit in gedruckter Form bereit gestellt. Das kostet jedoch viel Zeit, wenn neue Qualitätsmitarbeiter eingelernt werden oder die Prüfung auf neue Motorenkonfigurationen eingestellt werden muss.

Mithilfe von AR wird das Ganze nun beschleunigt. Dafür nutzen die Qualitätssicherungsmitarbeiter die Datenbrille Hololens von Microsoft. Über diese können sie die Konfigurationen der Motoren und die dazugehörigen Prüfanweisungen nahezu in Echtzeit aufrufen. „Sie schauen auf die Seriennummer oder auf den Barcode, der auf dem Prüfobjekt ist. Dann wird eine Suchanfrage durch die ganzen Systeme gestartet und die Mitarbeiter erhalten alle relevanten Informationen“, berichtet Marc Schütz, Vicepresident für das AR-Product Management bei PTC. Die 3D-Daten und Qualitätssicherungsinformationen werden direkt über den realen Motoren eingeblendet.

Feedback-Schleifen sorgen für Qualitätsverbesserung

Die Datenbasis speist sich aus verschiedenen Quellen. Dazu zählen unter anderem die CAD-Modelle, die PLM-Software und Fertigungssysteme. PTC spricht vom Digital Thread – als quasi einem digitalen Faden, der die Daten aus den verschiedenen Systemen mit einander verbindet. Dieser sorgt dafür, dass die Daten, welche den Mitarbeitern auf ihren Brillen eingeblendet werden, stets auf dem aktuellen Stand sind.

Der Datenfluss verläuft dabei in beide Richtungen. Die Qualitätssicherungstechniker erfassen auch spezifische Defekte und leiten diese an Entwicklung sowie Fertigung zurück. Solche Feedback-Schleifen sorgen für eine kontinuierliche Prozess- und Qualitätsverbesserung.

„Augmented Reality kann seine Stärken vor allem dann ausspielen, wenn es um komplexe Aufgaben geht, wenn Konfigurationen häufig wechseln und wenn lange Checklisten vorliegen“, erklärt Schütz. Der Nutzen, den die Technologie bringt, lässt sich beziffern. So hat Volvo bei neuen Motoren-Iterationen an verschiedenen Arbeitsplätzen und Werken mehr als einen Tag für die Aktualisierung und Validierung der Konfigurations- und Qualitätssicherungs-Checklisten gebraucht. Seit der Implementierung von AR und Digital Thread sei dafür weniger als eine Stunde nötig, heißt es von PTC-Seite.

Außerdem konnte die Schulung neuer QS-Mitarbeiter deutlich verkürzt werden: von fünf auf unter zwei Wochen. Insgesamt erwartet Volvo bei durchschnittlich fünf Qualitätssicherungsstationen in jedem der 20 Werke Einsparungen von mehreren Tausend Euro pro Station und Jahr.

Relevante Informationen über die Datenbrille zum Mitarbeiter zu bringen, ist auch Ziel des Fraunhofer Instituts für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung (IFAM). Die Forscher arbeiten dabei an einer speziellen Lösung für Klebeprozesse.

Da sich Klebungen nicht zu 100 % zerstörungsfrei prüfen lassen, muss man einen möglichst fehlerfreien Prozess schaffen. Die DIN 2304 regelt diese organisatorische Qualitätssicherung in der Klebtechnik. „Häufig werden die Regeln und Anforderungen über seitenweise ausgedruckte Handbücher vermittelt, die der Anwender beim jeweiligen Prozessschritt zu Rate ziehen muss“, sagt Tim Strohbach, Mitarbeiter am Fraunhofer IFAM. Hinzu kämen oft noch unternehmensspezifische Vorgehensweisen, die ebenso berücksichtigt werden müssten. Gemeinsam mit dem Start-up Bitnamic arbeitet das Fraunhofer IFAM daher daran, dass Experten diese Informationen direkt auf der Datenbrille oder einem anderen mobilen Endgerät beim jeweiligen Prozessschritt abrufen können.

CAD-Geometrien werden über das reale Bild gelegt

Ohne menschlichen Eingriff funktioniert ein System, das im Projekt Scrutinize 3D entwickelt wurde. In diesem haben das Fraunhofer Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) mit Autobauer Daimler und den Unternehmen Tigris Elektronik sowie Ensenso zusammengearbeitet. Ergebnis ist ein automatisches System zur optischen Qualitätssicherung im Fahrzeugbau. Eine entscheidende Technologie ist auch hier Augmented Reality.

An einer Produktionslinie werden Kameras fest verbaut. Diese nehmen die von Robotern oder Arbeitern zusammengebauten Teile auf. Das Produktionskontrollsystem prüft mithilfe von Algorithmen, ob alle Bestandteile vorhanden sind, ob die richtigen Teile verbaut wurden und ob alle für den nächsten Verarbeitungsschritt korrekt positioniert sind.

Dafür gleicht das System das zusammengebaute Prüfobjekt mit den Konstruktionsdaten aus der CAD-Software ab. Die CAD-Geometrien werden dabei quasi über das reale Bild gelegt.

Der Vorteil der Lösung liegt unter anderem in der deutlichen Zeitersparnis und der Reduzierung des Trainingsaufwands. Alternative Machine-Learning-Lösungen müssen erst eintrainiert werden und brauchen dafür eine große Menge an Referenzbildern. „Der Lernaufwand bei diesen Systemen ist sehr hoch“, sagt Holger Graf, Leiter der Abteilung Virtual & Augmented Reality beim Fraunhofer IGD. „Und wenn man jetzt an agile Produktionsprozesse denkt, dann ist es unwirtschaftlich, eine Produktionslinie mit den unterschiedlichsten Varianten, die hergestellt werden, zu prüfen.“

Mit dem System auf Basis von Augmented Reality ist man dagegen deutlich flexibler. „Wenn eine Variantenumstellung innerhalb eines Tages in der Produktionslinie stattfindet, können wir schnell umrüsten“, so Graf. „Man muss nur das CAD-Modell der neuen Variante einschwemmen und dann die Prüffälle aufsetzen.“

Prozess könnte auf Prüfstopp verzichten

Auch der Fertigungsprozess selbst könnte dank der Lösung beschleunigt werden. Denn das zu prüfende Objekt – zum Beispiel der Unterbau beziehungsweise das Fahrgestell eines Autos – fährt unter das Kamera-Array, bleibt dort stehen, wird aufgenommen und dann geprüft. „Mithilfe von Augmented Reality lassen sich Objekte aber auch dynamisch erfassen“, erklärt Graf. „Die Linie muss also nicht unbedingt anhalten.“ Das heißt: Die Produktion könnte theoretisch in einem durchgehenden Fluss laufen – ohne einen Prüfstopp. Derzeit wird dies jedoch noch nicht umgesetzt, da die nachfolgenden Prozesse ebenfalls an einen definierten Produktionstakt angepasst sind.

Auch bei Scrutinize 3D lässt sich der Nutzen der AR-Lösung quantifizieren. „Es gibt dafür Modellrechnungen“, sagt Graf. „Laut diesen liegen die Einsparungen gegenüber traditionellen optischen Prüfsystemen, die eingelernt werden müssen, pro Produktionslinie im höheren sechsstelligen Bereich.“

Daneben wurde im Projekt auch eine mobile Prüfvariante entworfen. Dabei wird das Prüfteil von der Kamera eines Tablets aus unterschiedlichen Perspektiven erfasst, mit dem CAD-Modell registriert und abgeglichen. Damit ist dann eine handgeführte, visuelle Inspektion durch den Nutzer möglich – zum Beispiel außerhalb des Werkes bei einem Zulieferer. „In einem nächsten Schritt arbeiten wir daran, auch Tiefeninformationen auf diese Weise zu verarbeiten, um Deformationen am Objekt erkennen zu können“, berichtet Graf.

Unterschiedliche Beleuchtung fordert die Technik

Solche und andere Projekte belegen zwar den Nutzen, den Augmented Reality in der Qualitätssicherung haben kann. Doch für den Einsatz der Technologie auf breiter Ebene muss noch an einigen Punkten gearbeitet werden.

Eine Herausforderung für Augmented Reality in Fertigungsprozessen sind unter anderem noch die Produktionsumgebungen. Dort haben die Systeme mit zum Teil schwierigen Bedingungen zu kämpfen – wie etwa unterschiedlichen Beleuchtungssituationen oder komplexen Hinterschneidungen. Herausfordernd sind auch Situationen, in denen Objekte in einer Menge von hochreflektierenden lackierten Teilen erkannt werden sollen. „Wir arbeiten bereits an entsprechenden Optimierungsverfahren“, sagt Graf. Dabei spielen auch Verfahren der künstlichen Intelligenz eine wichtige Rolle.

Verbesserungsbedarf gibt es zudem bei den Datenbrillen. Diese sind noch nicht an den Einsatz in der Fertigung angepasst. Es fehlt an notwendigen Funktionen wie etwa dem Objektracking.

Außerdem müssen auch bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein, um AR in der Fertigung nutzen zu können. Die zugrunde liegenden Daten müssen strukturiert und in ausreichender Qualität vorliegen. „Unternehmen brauchen ein gutes Daten- und Konfigurationsmanagement“, so Schütz von PTC. „Wenn es keinen Zugriff auf die Daten in jeder Konfiguration gibt, dann lässt sich die Konfiguration auch nicht prüfen.“

Das Potenzial für den Einsatz von AR in der Qualitätssicherung sei jedoch sehr groß, so Schütz. Daher plant PTC, Anfang des kommenden Jahres eine spezielle Lösung für die Qualitätssicherung auf den Markt zu bringen. Um das Thema AR weiter voranzutreiben, hat sich PTC außerdem mit dem deutschen Startup Ioxp verstärkt. Das Unternehmen entwickelt kognitive Augmented Reality, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet. Eines der Einsatzgebiete: die Qualitätssicherung. ■


Der Autor

Markus Strehlitz
Redaktion

Quality Engineering


Webhinweis

Welche Möglichkeiten die Technologie von Ioxp eröffnet, zeigen Videos unter: http://hier.pro/EJE0A

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