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Schweißen Wie KI hilft Fehler beim Schweißen zu erkennen

Quelle: Pressemitteilung 3 min Lesedauer

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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Novotechnik Messwertaufnehmer OHG
microsonic GmbH
invenio AG

In einem Projekt haben Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA für die Firma Lorch eine Lösung zum Erkennen von Fehlern beim Schweißen entwickelt. Hierbei spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle.

Für Lorch realisierte das Fraunhofer IPA ein Projekt zur Energetischen Anomalieerkennung beim Schweißen. Fokussiert auf Energiedaten ermöglicht die Lösung präzise Identifikation von Bedienfehlern, wodurch Qualitätsmängel minimiert werden. (Bild: Lorch)
Für Lorch realisierte das Fraunhofer IPA ein Projekt zur Energetischen Anomalieerkennung beim Schweißen. Fokussiert auf Energiedaten ermöglicht die Lösung präzise Identifikation von Bedienfehlern, wodurch Qualitätsmängel minimiert werden.
(Bild: Lorch)

Fachpersonal ist rar. Betriebe müssen daher vielfach auf unerfahrenes Personal zurückgreifen. Bedienfehler werden somit wahrscheinlicher – was den Ausschuss an fehlerhaft produzierten Produkten und damit auch den Material- und Energieverbrauch in die Höhe treibt. Zwar kann Künstliche Intelligenz solche Bedienfehler ebenso wie Fehler durch Verschleißprozesse frühzeitig erkennen und somit reduzieren. Doch KI-Systeme sind sehr datenhungrig: sie benötigen erst entsprechende Daten zum Trainieren. Kunden, die beispielsweise Anlagen von einem Anlagenbauer verwenden, wollen diese Daten üblicherweise nicht herausgeben.

Kunde trainiert sein eigenes KI-Modell

Vor diesem Problem stand auch die Lorch Schweißtechnik GmbH – und holte daher das Fraunhofer IPA an Bord. Doch wie lassen sich Anwenderfehler bei Schweißprozessen via KI zuverlässig erkennen, ohne dass die Kunden ihre sensiblen Schweißdaten aus der Hand geben müssen? Die Antwort hat das Fraunhofer IPA: Mit dem Ansatz des föderierten Lernens. „Das Besondere daran: Wir trainieren die Künstliche Intelligenz mit den Daten der Kunden, ohne dass die Daten das jeweilige Unternehmen verlassen“, sagt Can Kaymakci, Wissenschaftler am Fraunhofer IPA. Dabei trainiert jeder Kunde mit seinen Daten ein eigenes KI-Modell. So werden nicht die Daten ausgetauscht, sondern lediglich die KI-Modelle. Diese werden zu einem einzigen, besser optimierten Gesamtmodell zusammengefasst.

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