Künstliche Intelligenz hilft Menschen bei der Montage

Bild: Armbruster Engineering GmbH & Co. KG

Das Biba – Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen stellt den Prototypen eines neuen Assistenzsystems für manuelle Montagestationen vor. Das System soll Arbeitende künftig mithilfe künstlicher Intelligenz individuell unterstützen und Montagefehler sowie Prozesszeiten reduzieren. Die Lösung analysiert die an der Montagestation gesammelten Prozessdaten und kamerabasiert erfasste Informationen. Dabei komme Bildverarbeitungs- und maschinelle Lernverfahren im Hinblick auf die ergonomische und produktionsbezogene Arbeitssituation zum Einsatz. Das System überprüft den Montageprozess sowie die Qualität des fertigen Produkts. Dabei integriert es mitarbeiterzentrierte Assistenzfunktionalitäten. Bisher standen bei Assistenzsystemen nur die zu fertigenden Produkte und deren Qualität im Fokus.

So funktioniert es

Optische Sensoren (Tiefenkameras) erfassen den Prozessfortschritt am Arbeitsplatz aus mehreren Perspektiven, zum Beispiel Handgriffe wie die Entnahme der einzelnen Bauteile aus den Vorratsbehältern und die Montagetätigkeit an sich. Die Kameras liefern ihre Bild- und Tiefendaten an das System, das diese in einem ersten Schritt mithilfe von Bildverarbeitungsverfahren in Echtzeit erkennt und auswertet.

Bei der Analyse zur Bewertung der Körperhaltung (Ergonomie) und für das Verfolgen der Handbewegungen des Arbeitenden (englisch hand tracking) setzt das System auf Methoden des ‚Deep Learning‘. Das steht für ‚tiefgehendes Lernen‘, eine Schlüsseltechnologie der künstlichen Intelligenz (KI). Das System wird mit jeder seiner Berechnungen besser, denn es baut seine Analysen und Prognosen selbstständig auf bereits Erlerntem auf. Basierend auf diesen analysierten Informationen und allgemeinen Prozessdaten wie Prozesszeiten und Fehlern erfolgt dann eine Individualisierung der Assistenz.

Die mithilfe der KI generierten Informationen bereitet das System für vielfältige Nutzungen auf – zunächst für die manuelle Arbeit direkt an der spezifischen Montagestation: Über Beamer-Projektionen auf die Arbeitsfläche erfolgen begleitende Darstellungen zur aktuellen Arbeit. Bei Bedarf erhalten die Arbeitenden auch ergänzende Informationen und Hilfen – einerseits zur technischen Montagetätigkeit mit Optionen, nebenbei hinzuzulernen, und andererseits zur gesundheitsschonenden, individuellen Optimierung ihrer Körperhaltung bei der Arbeit, der Ergonomie.

Durch die Beobachtung des Montagefortschritts, die gezielte Informationsbereitstellung sowie die Berücksichtigung der Bedürfnisse der Montierenden steigert das System die Prozesseffizienz sowie Montagequalität und verbessert die Arbeitssituation durch spezifische Unterstützungen mittels Motivations- und Weiterbildungsstrategien und -techniken.

Motivierung und Hinzulernen mittels ‚Gamification‘

Ein Ziel ist auch die bessere und zielgenauere Qualifizierung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sowie die Steigerung der Eigenmotivation. ‚Gamification‘ steht für die systemische Motivierung durch Anreize und bezeichnet den Prozess des spielerischen Hinzulernens mit Techniken, die ursprünglich aus der Welt der Computerspiele kommen und für den Einsatz in der Industrie weiterentwickelt wurden. Mittels gamifizierter Darstellungen der Informationen wird der Arbeitsprozess für die Arbeitenden ergonomischer und anregender gestaltet. Sie lernen nebenbei während ihrer praktischen Arbeit ’spielend‘ dazu. Mittels der gelieferten Daten des KI-Systems werden die gamifizierten Elemente vom Spiel-Design-Konzept gesteuert.

Effizient, effektiv und mit hoher Akzeptanz bei Nutzerinnen und Nutzern

Mithilfe der neuartigen Montageassistenz-Funktionalitäten durch die Kombination von informatorischer Prozessführung mit Projektion, automatischer Überwachung von Montageprozess- und Bauteilfortschritt, Ergonomie-Haltungserkennung sowie anreizbasierter Gamification wurde eine deutliche Reduktion von Montagefehlern und Prozesszeiten erreicht. Besonders bei Bestätigungsschritten wurden hohe Effizienzsteigerungen festgestellt. Zudem ergaben die projektbegleitenden Nutzerstudien, dass die Maßnahmen zur Unterstützung und Anreizgestaltung zu einer hohe Akzeptanz bei den Arbeitenden führen.

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Universität Bremen

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