Portfolio Einblick
Projektübersicht
Im Zentrum dieses Projekts steht eine KI-gestützte Lösung, die Artikel auf Förderbändern in Echtzeit überwacht und Abstandsverletzungen erkennt. Statt sich auf herkömmliche Lichtbarrieren zu verlassen, analysiert das System kontinuierlich Kameradaten und kann so eng nebeneinander platzierte Objekte zuverlässig unterscheiden. Mit sofortigen Signalen an ein drittes Sortiersystem stellen wir sicher, dass nur korrekt platzierte Artikel weitertransportiert werden.
Wichtige Herausforderungen
- Fehlerhafte Erfassung dicht beieinander liegender Objekte, was zu falschen Zählungen und Sortierfehlern führt.
- Nahtlose Integration in eine bestehende Hochgeschwindigkeits-Förderlinie, ohne den Produktionsfluss zu verlangsamen.
- Beseitigung der Limitierungen von Lichtschranken, die eng beieinander liegende Gegenstände als eine Einheit erkennen.
- Vermeidung von Produktionsstaus, Maschinenstörungen oder falschen Lieferungen durch automatisierte Abweichungserkennung.
Merkmale der Lösung
- Echtzeit-Objekterkennung auf Basis von Kamerabildern statt lichtschrankenbasierter Detektion.
- Kontinuierliche Messung von Abständen, Geschwindigkeiten und Positionen aller Objekte auf dem Band.
- Automatische Signalübertragung an eine mechanische Sortiereinheit, die fehlerhafte Artikel aus dem Fluss entfernt.
- Protokollierung aller Anomalien in einer Datenbank für nachgelagerte Analysen und Prozessoptimierungen.
- Skalierbare Architektur, einsetzbar in verschiedenen Branchen wie Logistik, Fertigung oder Lebensmittelverarbeitung.
Auswirkungen und Ergebnisse
Mit dieser KI-Lösung wurden typische Schwachstellen beseitigt, die herkömmliche Lichtschranken in Hochgeschwindigkeitsumgebungen haben. Die Produktion profitiert von einer nahezu fehlerfreien Erfassung, was Fehlbestückungen, Falschlieferungen oder Ausfällen vorbeugt. Durch die automatisierte Aussortierung falsch platzierter Objekte stiegen Effizienz und Durchsatz erheblich; zudem sichert die lückenlose Protokollierung eine langfristige Optimierung. Insgesamt konnte die Genauigkeit der Objekterfassung auf bis zu 99 % gesteigert werden, wodurch sich Ausfallkosten senken und die Produktionsgeschwindigkeit hoch halten lässt.