Neue Fertigungsprozesse auf der Grundlage von KI und Big Data reduzieren fehlerhafte Produkte, die von einer menschlichen Inspektion unbemerkt bleiben können, was zu einer verbesserten Produktqualität und Effizienz führt

  • Die ASUS AIoT Business Group hat fortschrittliche Fertigungslösungen entwickelt, die auf KI und Big Data basieren

  • ASUS transformierte die Abläufe, um die Flexibilität, Geschwindigkeit, Produktivität und Qualität zu erreichen, die für Industry 4.0-Upgrades bei Zulieferbetrieben erforderlich sind

  • Investitionen in intelligente Fertigungslösungen für Produktion und Montage verbesserten die Effizienz und reduzierten die Verluste, die aus der manuellen Qualitätsprüfungen resultieren können

Ratingen, Deutschland, 1. Juli 2020 — Mit dem Beginn der AIoT-Ära hat sich ASUS neue Technologien und Methoden zur Entwicklung fortschrittlicher Fertigungsmöglichkeiten zu eigen gemacht. Ende 2019 erweiterte ASUS den AIoT-Geschäftsbereich des Unternehmens, um mehr Industrielösungen entwickeln zu können, und benannte ihn in diesem Zusammenhang in AIoT Business Group (AIoT BG) um. Nach Berücksichtigung und Planung der drei Hauptaspekte einer erfolgreichen Fertigung – Konstruktionsleistung, technische Fähigkeiten und kontinuierliche Rentabilität – wandelte ASUS die Betriebsabläufe um, um die Flexibilität, Geschwindigkeit, Produktivität und Qualität zu erreichen, die für Industry 4.0-Upgrades auf Seiten der Zulieferer erforderlich sind.
Fehler von Hand zu erkennen, ist ein wesentlicher Schwachpunkt und die Ursache für ineffiziente Fertigungsprozesse. Durch Investitionen in intelligente Fertigungslösungen, die künstliche Intelligenz bei der Fertigung von metallischen Peripheriegeräten, Lüftern, Platinen und anderen Computerkomponenten sowie bei der Systemmontage nutzen, konnte ASUS Effizienzengpässe beseitigen und Verluste reduzieren, die aus der Fehleinschätzung von Herstellungsfehlern durch die Fabrikangestellten resultieren. Auch in Zukunft wird ASUS weiterhin künstliche Intelligenz und Big Data nutzen, um verschiedene Arten von Qualitätsmängeln statistisch zu klassifizieren, ihre Ursachen zu ermitteln und die Prozesse an der Fehlerquelle zu verbessern, um die Fertigungsqualität weiter zu verbessern und die Möglichkeiten zu erweitern.
“ASUS hat derzeit Hunderte von Lieferanten, und wann immer wir in der Lage sind, Qualitätsprüfungsprozesse zu verbessern, sind die Zulieferer empfänglich und bereit, Änderungen vorzunehmen”, sagte Jackie Hsu, Senior Vice President, Co-Head der Open Platform BG & AIoT Business Group. “Dies ist eine Win-Win-Situation für ASUS und die gesamte Branche, die der Produktqualität schon immer große Bedeutung beigemessen hat”.

KI-Sichtprüfungssystem

In der Fertigungsindustrie ist es gängige Praxis, die manuelle Sichtprüfung durch eine automatische optische Inspektion (AOI) zu ersetzen. Für Hersteller von mechanischen Metallteilen ist die optische Inspektion jedoch ineffizient. Bei der manuellen Sichtprüfung ist es oft erforderlich, die Produktoberflächen aus mehreren Winkeln zu betrachten, um die Fehler aufgrund der Lichtreflexion zu erkennen. Es ist äußerst wichtig, die optischen Besonderheiten und Komponentenoberflächenmerkmale zu erfassen, um vollständige und korrekte Fehlerdaten zu erhalten.

Die optische Inspektion ist eine der Kerntechnologien der AIoT Business Group, die maschinelles Lernen, Deep Learning und Technologien der künstlichen neuronalen Netze einsetzt, um das KI-Erkennungsmodell korrekt zu trainieren. “Die Genauigkeit der automatischen optischen Inspektion liegt im Allgemeinen bei 80-90%, was bedeutet, dass mehr als 10% der Defekte falsch einge