Re(Pro)³ : Bilddatenbasierte Lösungen für Produktionsprozesse

Im Projekt »Re(Pro)³« verbinden wir Condition Monitoring und Predictive Maintenance mit der automatisierten Qualitätsüberwachung. Damit helfen wir Unternehmen, Fehler in der Produktion früher zu erkennen – sowohl am Produkt selbst als auch im Herstellungsprozess, um Ausschussraten durch die Digitalisierung der Produktionsprozesse entscheidend zu reduzieren. Die Kernidee von Re(Pro)³ besteht darin, Verfahren aus der Bildverarbeitung und der Zustandsüberwachung zu koppeln, um ein bilddatenbasiertes System zu entwickeln, das durch Verschleiß, Defekte oder Fehlkonfiguration entstehende zeitlichen Veränderungen von Produktqualitäten und Prozessvariablen integriert. Ziel ist die nachhaltige Reduktion von vermeidbarer Ausschussware in automatisierten Produktionsprozessen.

Klassisches Condition Monitoring – also Zustandsüberwachung – hat den Status von Maschinen, Anlagen oder Produktionssystemen während des Betriebs im Blick. Es basiert auf der Analyse von Messwerten (z. B. Temperatur, Vibrationen, Druck, akustische Signale), die aus Sensoren oder bildgebenden Systemen gewonnen werden

Ziele von Condition Monitoring:

frühzeitiges Erkennen von Anomalien, die auf Verschleiß oder potenzielle Fehler hinweisen
vermeiden plötzlicher Ausfälle durch präzises Wissen über den aktuellen Zustand der Anlage
optimieren der Betriebsleistung durch das Anpassen der Anlagenparameter

Predictive Maintenance – vorausschauende Wartung – geht über Condition Monitoring hinaus, indem es mithilfe von Datenanalysen, Algorithmen (z. B. Maschinellem Lernen) und Vorhersagemodellen Prognosen über den zukünftigen Zustand einer Anlage trifft. Es bestimmt den optimalen Zeitpunkt für eine Wartung, bevor ein Ausfall auftritt.

Ziele von Predictive Maintenance:

Maximieren der Lebensdauer von Maschinen durch gezielte Eingriffe
Wartungsmaßnahmen – so spät wie möglich und so früh wie nötig – durchführen
minimieren von Ausfallzeiten und Kosten

Damit vermeiden wir unnötige Ausfallzeiten, wie sie bei der rein zeitbasierten Wartung entstehen und erhöhen die Sicherheit und Effizienz der Anlagen. Die Produktionsqualität steigt durch das Vermeiden fehlerhafter Komponenten.

Automatisierte Oberflächeninspektion für fehlerfreie Produkte inklusive zeitlicher Veränderungen

Automatisierte Oberflächeninspektionssysteme überwachen die Qualität von Produkten mittels bildgebender Verfahren. Diese Systeme detektieren und klassifizieren Fehler auf Oberflächen. Fehlerhaft bewertete Produkte werden anschließend aussortiert oder nachbearbeitet. Eine weitergehende Analyse z.B. der zeitlichen Entwicklung findet aktuell aber nicht statt. Die Ursache fehlerhafter Produkte liegt jedoch, neben Bedienungs- und Steuerungsfehlern, häufig im Verschleiß einzelner Komponenten der Produktionsanlage. Das Beobachten, wie sich die Produktqualität im Laufe der Zeit verändert, ermöglicht eine frühzeitige Vorhersage, ab wann die Fehlertoleranzen überschritten werden und eine Wartung der Produktionsanlage erforderlich ist.

Durch die Analyse von Fehlermustern, die basierend auf einer virtuellen Inspektionsplanung vorab bestimmt werden, und deren Kombination mit weiteren Messdaten der Produktionsanlage lassen sich Fehlerursachen präziser erkennen und die zeitliche Entwicklung der Fehler vorhersagen. Auf dieser Grundlage können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, wie z. B. das Anpassen der Anlagensteuerung durch intelligente Regelung oder der rechtzeitige Austausch bestimmter Komponenten, deren Ausfall wahrscheinlich ist. So werden weniger fehlerhafte Produkte produziert, Ausfallzeiten im Produktionsprozess verringert und die Nachhaltigkeit des gesamten Produktionsablaufs deutlich gesteigert.

Expertise bündeln und Ausblick in der Anwendung

Wir entwickeln diese Verfahren durch Bündelung der Kompetenzen aus:

der Abteilung »Bildverarbeitung« mit ihrem Fachwissen in Verfahren zur Oberflächeninspektion sowie zur virtuellen Inspektionsplanung
der Abteilung »Systemanalyse, Prognose und Regelung«, die ihre Kenntnisse auf den Gebieten Condition Monitoring, Predictive Maintenance und zur Anlagensteuerung einbringt

Das Ergebnis ist ein Software-Framework für den nachhaltigen ressourcenoptimierten Betrieb von Produktionsanlagen mit bildgegeben Verfahren. Zukünfitge Anwendungen sehen wir in verschiedenen Unternehmen wie z.B. der Textilbranche, der Kunststoff- und Metallindustrie, der Verpackungsindustrie oder Baustoffindustrie (z.B. Wandverkleidungen aus Fasermaterialien).

Projektlaufzeit und Förderung

Das rheinland-pfälzische Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit fördert Re(Pro)³ mit knapp 800.000 €. Die Laufzeit beträgt vier Monate (vom 1. November 2024 bis 28. Februar 2025).