Hasznos kételkedés: AI szűri a téves riasztásokat Erlangenben
A Siemens erlangeni gyárában a kamerák minden forrasztási pontot átvizsgálnak, és rendszeresen hibát jeleznek ott is, ahol nincs. Mi történik, ha mesterséges intelligenciát állítanak a gépek mögé, hogy kiderítse, melyik riasztás valódi?
Az erlangeni üzemben készülnek a Siemens SINAMICS márkanéven forgalmazott hajtásai és frekvenciaváltói, valamint ipari vezérlőrendszerek. Ezek az eszközök az ipari gépek villanymotorjait irányítják: a frekvenciaváltó a motorba jutó áram frekvenciájának változtatásával szabályozza, milyen gyorsan forogjon a motor, így a gép mindig a szükséges tempóban dolgozik. A Siemens ipari AI-megoldásait elsőként kipróbáló gyár belső neve Gerätewerk Erlangen, röviden GWE.
Az üzem akár ezer különböző termékváltozatot állít elő, és ez a sokféleség a minőségellenőrzésben is megmutatkozik.
Amikor a gép rémeket lát
Az áramköri lapok gyártásának egyik lépése a furatszerelés (THT): az alkatrészek lábai a lap furatain átbújva a túloldalon kapnak forrasztást. Forrasztás után automatikus optikai ellenőrzés (AOI) következik: a kamerák minden forrasztást megvizsgálnak. A forrasztási kötések azonban egyre változatosabbak, a hagyományos, rögzített szabályok szerint dolgozó ellenőrzőrendszer pedig gyakran olyan hibát is jelzett, amely valójában nem létezett. Ezeket az álhibákat a gyárban eddig emberek nézték át újra, kézzel.
A Siemens megoldásában az optikai ellenőrzés során készült képek a vállalat Industrial Edge platformjára kerülnek, ahol az AI Inference Serveren (a betanított modelleket éles üzemben működtető szoftveren) futó ipari AI-modell értékeli ki őket.
Az edge lényege, hogy a számítás a gyártósor mellett, a gépek közelében történik, így a döntéshez nem kell távoli szerverre várni.
A rendszer azonnali visszajelzést ad a forrasztás minőségéről, és segít kiszűrni az álhibákat. A mesterséges intelligencia önállóan értékeli a kötéseket, és kiegészíti a hagyományos optikai ellenőrzést. A kézi utóellenőrzésre így jóval ritkábban van szükség:
a téves riasztások aránya több mint a felével csökkent.
Tanítás és újratanítás a felhőben
A gépi látás nem új vendég Erlangenben. Az ötven éve működő gyár több mint húsz éve alkalmaz kamerás képfeldolgozást, a modelleket pedig a saját mérnökei tanítják a gyártósoron készült felvételeken.
Kezdetben ez helyi számítógépeken történt, ám idővel a grafikus processzorok kapacitása szűknek bizonyult.
Ma a felvételek az edge-alkalmazásokon keresztül a felhőbe kerülnek, ott zajlik a tanítás és az újratanítás, a kész modell pedig visszakerül a gyártósor melletti eszközökre.
A modelleket a Siemens AI Model Manager nevű eszköze kezeli központilag, a működésüket az AI Model Monitor követi. A felhőalapú tárolással az üzem több mint 90 százalékot takarít meg a korábbi helyi adattároláshoz képest.
„Korábban nagyjából harminc percet töltöttünk egy modell kézi beállításával vagy újratanításával, ma a folyamat a telepítésig körülbelül öt perc” – mondta Marvin Herchenbach, a gyár folyamatmérnöke, aki a gépi látásért felelős alkalmazásgazda. Hozzátette, hogy az újratanításhoz és a telepítéshez már nincs szükség további informatikai erőforrásokra és kollégákra, a folyamatot a szakterület mérnökei maguk kezelik.
Digitális világítótorony-gyár
Az álhibák problémája az üzem egy másik pontján is jelentkezett.
Erlangenben minden elkészült termék elektromos vizsgálaton megy át. Korábban a vizsgálatok mintegy tíz százaléka jelzett hibát, ezeket kézzel kellett újraértékelni, és nagyjából nyolcvan százalékukról kiderült, hogy álhiba.
A telephely a vizsgálati paramétereken és a korábbi újraértékeléseken tanított, felügyelt tanulásra (olyan gépi tanulásra, amelyben a modell előre megcímkézett, a helyes választ is tartalmazó példákból tanul) épülő algoritmust vezetett be. Ez az első vizsgálati körben hatvan százalékkal csökkentette az álhibák arányát, az újraértékelést pedig teljesen automatizálta.
Ez volt annak az öt alkalmazásnak az egyike, amellyel az erlangeni gyár 2024 októberében elnyerte a Világgazdasági Fórum (WEF) digitális világítótorony-gyár címét, a Siemens üzemei közül Amberg és Csengtu után harmadikként. A Siemens adatai szerint
a létesítmény négy év alatt 69 százalékkal növelte a termelékenységét, és 42 százalékkal csökkentette az energiafelhasználását.
Erlangen a Siemens úgynevezett nulladik ügyfele: a vállalat itt próbálja ki éles gyártási környezetben a megoldásait, mielőtt azok piacra kerülnek. A Siemens szerint a gyárban fejlesztett és bevezetett ipari AI-alkalmazások nyomán 60 százalékkal javult a folyamatok és a termékek minősége.
A téves riasztások kiszűrése a vállalat kínálatában külön termékként is megjelenik.
Az Opcenter termékcsaládba tartozó megoldás a felületszerelt (SMT) gyártósorok optikai ellenőrző gépeinek eredményeit értékeli újra mesterséges intelligenciával, még mielőtt azok a kezelőhöz érnének. A sok téves jelzés a kezelőknél riasztási fáradtsághoz (a folytonos vaklárma miatt tompul a figyelem, és a valódi hibák is könnyebben elsikkadnak) vezet. A modellt a gépek adatain és a korábbi kézi ellenőrzések eredményein tanítják, a gyártásba pedig Industrial Edge-en keresztül kerül.
Az erlangeni gyár a felhő és a gyártósor közötti modellkezelést mintának tekinti, és a folyamatot más üzemekben is tervezi bevezetni.