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Ein typisches Problem für einen Automobilhersteller: Ein kleines und billiges Teil in der Produktion verursacht große und teure Probleme im Fahrzeug. Es wird vermutet, dass dies auf die Streuung der Schichtdicke zurückzuführen ist. Der erfahrene Ingenieur erstellt eine Excel-Vorlage und beginnt, die Kontur mit einem Messschieber zu messen. Er misst einige Teile mit jeweils 64 Messpunkten und benötigt für ein Teil 16 Minuten und 31 Sekunden. Eine digitale Anzeige ist eine wertvolle Hilfe. Eine erste Auswertung zeigt, dass nicht unbedingt alle Messpunkte benötigt werden und der Aufwand reduziert sich. Der Mitarbeiter, der dann eine größere Messreihe durchführen muss, stellt fest, dass es recht mühsam ist und viel Zeit kostet, ständig den Messschieber gegen einen Stift oder eine Tastatur zu tauschen, nur um den Messwert zu notieren. Und schon führen zwei Mitarbeiter die Messung durch. Einer sagt die Werte an, der zweite notiert sie. Um Fehler zu vermeiden, werden die Werte wiederholt. Ein fester Prozess ist etabliert.
Eine vollständige Messung kostet jedoch doppelt so viel wie das Teil selbst. Es ist daher unmöglich, die Messung für jedes Teil durchzuführen. Wir haben uns einmal die Mühe gemacht und das Szenario nachgespielt. Ein typisches Messergebnis könnte wie folgt aussehen:
Auch die sehr grob aufgelösten Daten werden trotz aller Bemühungen falsch erfasst. Je nachdem, wer misst, unterscheiden sich die Messwerte.
Ach, wenn du doch nur ein bisschen ein Macher wärst, wie unser Student Phil zum Beispiel...
... dann würde man einen Raspberry Pi nehmen, ein PANDA I TIMESWIPE-Board darauf setzen und zwei Laser-Distanzmesser anschließen. Dazu eine bekannte Motorsteuerung anschließen, ein kleines Python-Skript schreiben (oder Phils Version hier herunterladen), schnell ein Gehäuse und eine Aufnahme drucken (hier herunterladen) und schon, etwa 2 Tage später...
Die automatische Messung der Laserstation dauert 2,7 Sekunden, während die manuelle Messung 16 Minuten und 31 Sekunden benötigt.
Das bedeutet, dass unsere TIMESWIPE-Messung 370-mal schneller, 1000-mal höher aufgelöst und 100-mal genauer ist, d.h. zusammen 37.000.000-mal besser als von Hand. Sie erfolgt sogar so schnell, dass man tatsächlich jedes Teil messen kann. Mit ein paar weiteren Befehlen in Python werden am ersten Tag der Messung mit Machine Learning die ersten Analysen durchgeführt und ein Modell trainiert, das sagt, ob die Qualität in Ordnung ist. Anstelle eines Lastenheftes erhält der Hersteller einfach das Gerät als Vorlage, um diese Messung für die Qualitätskontrolle intern zu automatisieren. Das Repository finden Sie hier https://github.com/Daffeldoff/TwinLaser.
Wäre das im Jahr 2019 im Land der Ingenieure wirklich zu viel verlangt? Oder haben alle Angst vor dem Zorn der Bremssattel-Mafia?
