Montage-Assistent: Wie künstliche Intelligenz Fachkräfte unterstützt

Verantwortlicher Redakteur:in: Rainer Trummer 3 min Lesedauer

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Mit einer neuen Technologie lässt sich das Training von KI-Systemen automatisieren. Der erste Use Case: ein digitaler Montage-Assistent.

(Quelle: Tanja Meißner, KIT)
  • Mit künstlicher Intelligenz und großen Mengen hochwertiger Bilddaten können Maschinen Objekte erkennen.

  • Das Training von KI-Systemen ist jedoch aufwändig und bedarf hoher Rechenleistung.

  • Kimoknow, ein Start-up des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) nutzt daher die ohnehin vorhandenen Bilddaten aus dem CAD- oder PDM-System für ein automatisiertes Training der KI.

  • Der erste Use Case: ein digitaler Montage-Assistent für die kontaktlose Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

Künstliche Intelligenz (KI) macht es möglich, dass auch Maschinen Objekte erkennen können. Hierfür braucht es große Mengen an qualitativ hochwertigen Bilddaten, mit denen die Algorithmen manuell trainiert werden. Das am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entstandene Start-up Kimoknow hat eine Technologie entwickelt, um dieses Training zu automatisieren. Der erste Use Case: ein digitaler Montage-Assistent für die kontaktlose Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen. Er wird in Kooperation mit der Elabo GmbH am Center for Artificial Intelligence Talents (CAIT) erprobt.

„KI-Systeme für die Erkennung von Objekten zu trainieren, ist nach wie vor zeitaufwändig, unflexibel, teuer, stark umgebungsabhängig und erfordert einen hohen Rechenaufwand“, erklärt Kimoknow-Mitgründer Lukas Kriete. Das Start-up des KIT greift deswegen auf Bilddaten zurück, die bei computerunterstützten Entwicklungsprozessen (CAD) und im Produktionsdatenmanagement (PDM) ohnehin für alle Objekte entstehen. Sie geben unter anderem Aufschluss über Material, Geometrie und Position des jeweiligen Gegenstandes. Die CAD- und PDM-Daten werden extrahiert und für das automatisierte Training der KI genutzt.

Montage-Assistent für die Fertigung hochkomplexer Produkte in geringer Stückzahl

Das auf diese Weise geschulte Objekterkennungssystem kann vielfältig eingesetzt werden, unter anderem in Augmented Reality (AR)-Brillen. Sie erfassen relevante Gegenstände im Sichtfeld des Nutzers in Echtzeit und verfügen zudem über notwendige Kontextinformationen zum betreffenden Objekt. Als ersten Use Case für solche AR-Brillen hat Kimoknow ein Assistenzsystem entwickelt, das Fachkräfte bei der Montage komplexer Geräte unterstützen soll. Der virtuelle Montage-Assistent führt Nutzerinnen und Nutzer durch den gesamten Montageprozess, visualisiert ohne zusätzliches Display Schritt für Schritt die Bauanleitung und zeigt so in welcher Reihenfolge welches Teil mit welchen Werkzeugen und Montagematerialien verarbeitet wird. Er wiederholt einzelne Schritte, wenn Fehler auftauchen, und dokumentiert den Prozess. Der Monteur hat beide Hände frei und kommuniziert über Blickkontakt, Handzeichen oder Sprachbefehl mit dem System. „Der Montage-Assistent macht den Prozess bei besserer Qualität effizienter, produktiver, schneller und kostengünstiger“, sagt Kriete.

Der Assistent eignet sich für alle Industrien, in denen hochkomplexe Produkte in geringer Stückzahl hergestellt werden. Der Prototyp wird für die Endmontage hoch spezialisierter Messgeräte eingesetzt und derzeit in Kooperation mit der Elabo GmbH am Center for Artificial Intelligence Talents (CAIT) am Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI) des KIT erprobt.

Kimoknow ist eine Ausgründung des IMI und ging am 13. Mai 2020 als Unternehmergesellschaft (haftungsbeschränkt) an den Start. Neben Lukas Kriete gehören Roman Wiegand, Aaron Boll, Michael Grethler und Vesa Klumpp zum Gründungsteam.

Bild: Mithilfe einer Augmented Reality-Brille versteht der digitale Montage-Assistent, was der Träger sieht. So können Maschine und Mensch in Echtzeit kommunizieren. (Foto: Tanja Meißner, KIT)


Weitere Informationen:     
https://kimoknow.de 
https://www.imi.kit.edu 

Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Assistenzsysteme Montageprozesse markerlos abbilden.

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