Wie IM Gears mit Jidokas KI-gestützter Bildprüfinfrastruktur rundum (360°) fehlerfreie Kegelräder sicherstellte

Jidokas KI-Bildverarbeitungssystem erkennt kritische Sichtfehler an Kegelrädern, verhindert, dass Fehler
in den Markt gelangen, senkt Kosten und liefert eine zuverlässige Prüfung mit 99,5 % Genauigkeit.

ÜBERBLICK

IM Gears, ein Hochpräzisionshersteller von Komponenten für Automobil, Hydraulik und Luftfahrt mit 30 Millionen $ Umsatz, ist auf
kritische Kegelräder spezialisiert, die makellose Qualität verlangen, um mechanische Leistung und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Als die Produktionsmengen auf bis zu 10.000 Stück pro Tag stiegen, stand das Unternehmen mit
klassischen manuellen Prüfverfahren vor erheblichen Problemen.

DIE AUSGANGSLAGE

Fehlerfreie Kegelräder bei gleichbleibendem Durchsatz sicherzustellen, verlangt eine umfassende, automatisierte Lösung:

• Vollständige 360°-Prüfung der Zahnräder, einschließlich Innen- und Außengeometrien.
• Hochgeschwindigkeitsprüfung, um die Produktionsziele ohne Abstriche bei der Genauigkeit zu erreichen.
• Einheitliche Kennzeichnung der angenommenen Teile für eine reibungslose Sortierung.
• Datengestützte Erkenntnisse für den Schritt von der Fehlererkennung zur Fehlervermeidung.

DER ANSATZ VON JIDOKA

• Kameraaufbau mit mehreren Stationen
  Das Prüfsystem mit mehreren Stationen sorgt für eine durchgängige Qualitätskontrolle: Es lädt und wendet das Teil automatisch und prüft präzise Ober- und Unterseite sowie Innen- und Außendurchmesser.
• Deep-Learning-basierte Fehlererkennung
  Fortschrittliche Objekterkennungsalgorithmen identifizieren ein breites Spektrum an Sichtfehlern, darunter:
• •   Stirnflächengrate, Schäden an der Kugelfläche, Rost, Werkzeugspuren, weiße Phosphatierflecken, Dellen, Räumfehler und mehr.
  •   Maße wie der Außendurchmesser werden gegen Toleranzen von ±1 mm geprüft.
• Automatische Kennzeichnung & Sortierung
  Angenommene Teile werden für eine reibungslose Sortierung automatisch mit einem grünen Kennpunkt markiert und geölt – das verringert manuelle Handhabung und menschliche Fehler.
•  Datengestützte Qualitätserkenntnisse
  Das System erfasst und analysiert über 30 Bilder pro Teil und ermöglicht so Ursachenanalysen und vorbeugende Maßnahmen statt reaktiver Erkennung.

Branche

Automobil

Einsatz

Huron mit Kompass

Ergebnisse 1

Ergebnisse 2

DER GROSSE GEWINN

Zentrale Erfolge für ein exzellentes Geschäft

32.000 $ Kosteneinsparung

Senkt die Personalkosten der Prüfung und verhindert Rückrufe

10 % Verbesserung gegenüber der manuellen Prüfung

Steigert Durchsatz und Zuverlässigkeit insgesamt.

99,5 % Genauigkeit

Zuverlässige Erkennung von über 15 Fehlerklassen

Automatisierte Prüfung ohne Ermüdung

Ermöglicht eine durchgängige Prüfung ohne manuellen Eingriff.