Ziel des Projektes "EIBA" ist die Entwicklung einer Maschine zur Identifikation und Zustandsbewertung von Altteilen. Mit dem Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) soll die Maschine in der Lage sein, Produkte zu erkennen und mit weiteren verfügbaren Informationen zu vergleichen. Durch die kontinuierliche Erweiterung der Daten soll sie sich zudem an neue Produkte und Anforderungen anpassen.
Für die technische Umsetzung der Identifikation durch die Auswertung von Bilddaten wurden erste Tests zum Training der KI durchgeführt. Auf Basis von Bilddaten eines 360°-Kamerasystems wurden insgesamt 33.600 Bilder von 1.400 gebrauchten Anlassern und Lichtmaschinen mit jeweils 24 Einzelfotos je Teil ausgewertet. 20% der Bilder, welche der KI noch unbekannt waren, wurden zum Testen der Wiedererkennung des trainierten Systems genutzt. In allen Tests war das richtige Teil unter den ersten 3 Vorschlägen der KI. In 96 % der Fälle gelang es sogar das richtige Altteil eindeutig zu identifizieren.
Dies ist ein vielversprechendes Ergebnis, welches im nächsten Schritt mit realen Daten wiederholt werden soll. Dafür werden momentan die produktiv genutzten Arbeitsplätze bei C-ECO mit zusätzlichen Sensoren, wie Kameras und Waagen ausgerüstet. So sollen neue Erkenntnisse zur optischen Erfassbarkeit unter realistischen Bedingungen z.B. Einflüsse von Verschmutzungen, Beschädigungen gewonnen werden sowie Erkenntnisse welche Sensorik geeignet ist.
Gleichzeitig wurden Interviews mit potentiellen Anwendern durchgeführt, ausgewertet und in Kombination mit der Analyse der Arbeitsstation und des Prozesses eine Anforderungsliste erstellt. Diese dient der Entwicklung eines Konzeptes, um die KI effizient in den bestehenden Arbeitsprozess zu integrieren. Die Konzeption soll nun festlegen, wie und wann die KI den Mitarbeiter bei seiner Arbeit über eine Mensch-Maschine-Schnittstelle unterstützen kann.
Bildrechte: EIBA Konsortium