Ausgangssituation
Für das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA entwickelte evia im Rahmen des Forschungsprojekts KIMont ein KI-Assistenzsystem zur Bewertung von Bauteilen für automatisierte Montageprozesse.
Die Lösung analysiert CAD-Modelle bereits in der Designphase und identifiziert Optimierungspotenziale für automatisierte Fertigungs- und Montageprozesse. Dadurch können Herausforderungen rund um Handhabung, Positionierung und Fügbarkeit frühzeitig erkannt und verbessert werden.
Challenges
Abstrakte Bauteileigenschaften bewerten
Geometrien und Eigenschaften aus CAD-Modellen mussten automatisiert analysiert werden.
Potenzial frühzeitig erkennen
Optimierungsmöglichkeiten sollten bereits vor der Fertigung sichtbar werden.
KI-Modelle zuverlässig trainieren
Neuronale Netze mussten valide Ergebnisse für unterschiedliche Bauteiltypen liefern.
Komplexe Produktionsanforderungen berücksichtigen
Handhabung, Positionierung und Fügbarkeit mussten in die Bewertung einfließen.
Skalierbare KI-Infrastruktur bereitstellen
Die Trainings- und KI-Services mussten performant und flexibel betrieben werden.
Forschung und Praxis verbinden
Die Lösung sollte nicht nur theoretisch funktionieren, sondern direkt in industrielle Prozesse integrierbar sein
Lösung
Was unser Experte sagt
Steffen Tauber, Head of Research
„Ein Bauteil zu konstruieren und es automatisiert montieren zu können sind zwei verschiedene Dinge. Im Projekt KIMont mit dem Fraunhofer IPA haben wir ein KI-System entwickelt, das diese Lücke schließt: CAD-Modelle werden bereits in der Designphase auf Handhabung, Positionierung und Fügbarkeit geprüft. So landen Probleme schon in der Designphase auf dem Tisch der Konstrukteure – und nicht in der Produktion, wo sie zehnmal teurer sind.“
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