25 kann man die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter durch ein digitales Schichtbuch wie es Magna Steyr einsetzt unter stützen So erhält man mit wenig Aufwand eine gute Daten qualität erklärt er Die richtige Frage stellen 5000 verschiedene Fehlerarten können bei einem typischen Punktschweiß Roboter auftreten In der Korrelationsanalyse werden diese mit einer beachtlichen Anzahl von Parametern in Zusammenhang gebracht Man muss die richtigen Fragen stellen Genau genommen ist das Finden der richtigen Frage stellung wie so oft in der Wissenschaft die Hauptaufga be erklärt Titanilla Komenda Die Forscherinnen und Forscher betrachteten also verschie denste Aspekte Wie hängen bestimmte Werte mit anderen Ereignissen zusammen Hängt ein Fehler oder seine Häufigkeit mit einer bestimmten Tageszeit zusammen Tritt er immer dann auf wenn ein bestimmtes Produkt gefertigt wird oder in einem bestimmten Abschnitt des Arbeitszyklus Man kann unglaublich viele Features identifizieren die man später verwenden kann um der KI die richtige Richtung vorzuge ben Die Spielwiese der Daten ist unendlich erklärt Titanilla Komenda Zudem stellen die Forscherinnen und Forscher auch die Frage welche weiteren Daten sich für zukünftige Analysen als nützlich erweisen könnten Unerwartete Entdeckungen Das Forscherteam konnte in der vielseitigen Analyse einige unerwartete Entdeckungen machen Wir haben erkannt dass Stillstände meist nicht wie man meinen sollte von den Robotern selbst ausgelöst wurden Stattdessen haben wir prozessbedingte Ursachen identifiziert erklärt Andreas Huber Group Leader Automation Technology bei Magna Steyr Beispielsweise werden Schweißzangen durch nahege legene Klebestellen oder durch Schweißspritzer verunreinigt Zusammen mit den Forschungspartnern haben wir Muster und Zusammenhänge gefunden fügt er hinzu Im Projekt ist nun ein allgemein gültiges Modell entstanden das als Soft waredemonstrator implementiert wurde Dieser kann nach entsprechender Anpassung in verschiedensten Branchen und Produktionsbetrieben eingesetzt werden freut sich Titanilla Komenda Nun befindet sich der Software Prototyp in Phase 2 in der er im industriellen Umfeld für weitere sechs Monate validiert wird FO R SC H U N G SUSPICION Robot Failure Prediction in Spot Welding Applications using Industrial AI Method Projektnummer 780265 Förderprogramm ESMERA European SMEs Robotic Applications Horizon 2020 Programm der Europäischen Union Laufzeit 01 05 2020 31 01 2021 Konsortium n Fraunhofer Austria Research GmbH n JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH n craftworks GmbH n Magna Steyr Forschungsziel Das Hauptziel dieses Projektes besteht darin Roboterausfälle bei Punktschweißanwendungen vorherzusagen und entsprechende Handlungsanweisun gen vorzuschlagen um die betrieblichen Ausfallzeiten um etwa 3 zu verringern Ansprechperson Titanilla Komenda MSc I titanilla komenda fraunhofer at

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