Eine Schlüsselkompetenz in der Industrie 4.0
Der Begriff Industrie 4.0 beschreibt eine Zukunftsvision zur Digitalisierung der industriellen Produktion. Dabei wird die mechanische industrielle Produktion so mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik verknüpft, dass eine weitgehend selbstorganisierte Produktion entsteht: Menschen, Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte kommunizieren direkt miteinander. Die dabei gesammelten Betriebs- und Produktionsdaten erlauben es, nicht nur einzelne Produktionsschritte sondern auch ganze Wertschöpfungsketten zu optimieren.
Der industriellen Bildverarbeitung kommt dabei eine Schlüsselrolle zu, denn sie erlaubt es, einzelne Produktionsschritte detailliert bildhaft zu dokumentieren und mit Hilfe einer Bilderkennungssoftware in Echtzeit zu analysieren. Die dabei gewonnen Daten können für die Qualitätssicherung, die Prozesssteuerung und die Prozessoptimierung verwendet werden.
Im Kern geht es beim Einsatz industrieller Bildverarbeitung darum, die kognitiven Fähigkeiten und das Fachwissen des Menschen mit der Präzision, Ausdauer und Geschwindigkeit elektronischer Datenverarbeitung zu kombinieren.
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Chancen und Grenzen
Der menschliche Einrichter eines industriellen Bildverarbeitungssystems steuert seine kognitiven Fähigkeiten und sein Fachwissen bei, indem er die zu erfassenden Parameter festlegt und die Reaktion der Anlage auf die ermittelten Parameterwerte definiert und diese Prozessdaten speichert. Auf diese Weise wird das Fachwissen des Maschineneinrichters digitalisiert, konserviert und maschinell übertragbar gemacht.
Die Hard- und Software eines industriellen Bildverarbeitungssystems kann die digitalisierten Prozessdaten einlesen und den darin beschriebenen Prozess mit hoher Geschwindigkeit, stets gleichbleibender Präzision und zeitlich praktisch unbegrenzt ausführen.
Das beschriebene Konzept industrieller Bildverarbeitung eignet sich hervorragend, wenn die Bilderfassung unter reproduzierbaren, konstanten Umgebungsbedingungen (insbesondere der Beleuchtungssituation) stattfindet und die gemessenen Parameterwerte klar definierte Reaktionen der Anlage auslösen.
Es stößt an seine Grenzen, wenn sich Umgebungsbedingungen verändern können oder bei der Interpretation der ermittelten Parameterwerte menschliche Intuition, Assoziation oder ein (adaptiver) Ermessensspielraum erforderlich ist. Denn für diese Fälle müsste der menschliche Anlageneinrichter jede mögliche Situation vorhersehen können und die dafür korrekte Reaktion der Anlage festlegen. Wo dies nicht möglich ist, können zum Trainieren industrieller Bildverarbeitungssysteme Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen.