Akustische Qualitätssicherung mit KI: Eigene KI-Modelle trainieren, Qualitätskontrolle verbessern

Aktuelles / 06. April 2021

An Modelle der Künstlichen Intelligenz trauen sich viele Unternehmen nicht heran, schließlich können diese schnell unübersichtlich werden. Damit lassen sie jedoch viel Potenzial für die Qualitätskontrolle brach liegen. Die neue Software IDMT-ISAAC ermöglicht es nun auch Anwendern ohne KI-Expertenwissen, von Künstlicher Intelligenz zu profitieren. Auf der Hannover-Messe vom 12. bis 16. April 2021 wird IDMT-ISAAC präsentiert.

Oberfläche der Software IDMT-ISAAC
© istock.com/Byjeng, istock.com/TIMETOFOCUS
Das neue Software-Framework IDMT-ISAAC des Fraunhofer IDMT liefert KI-basierte Audioanalyse-Werkzeuge, welche auch von Anwendern ohne KI-Expertenwissen genutzt werden können. Angepasst an spezifische Produktionsprozesse und Anforderungen im eigenen Unternehmen, können die Nutzer ihre Qualitätssicherung durch die Analyse von Audiodaten erweitern und optimieren.

Künstliche Intelligenz bietet viel Potenzial, etwa in der Qualitätskontrolle produzierender Betriebe. Doch ist das Trainieren der KI-Modelle schwierig und erfordert mathematisches Wissen, schließlich gibt es unzählige Parameter, die in eine solche Analyse fließen können. Die Einstiegshürden sind daher hoch – kleine und mittelständische Unternehmen, die nicht über eine eigene Entwicklungsabteilung verfügen, schrecken oft vor KI-Anwendungen zurück. Auch im laufenden Betrieb ist Expertise gefragt: Ist ein KI-Algorithmus angelernt und wird dann das Produktdesign oder die Geometrie des Bauteils leicht geändert, erkennt der Algorithmus dies zunächst als Fehler. Die KI muss in diesem Fall neu trainiert werden.


KMU horchen auf: Künstliche Intelligenz wird auch ohne Expertenwissen bedienbar


Die Software »IDMT-ISAAC« des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie IDMT in Ilmenau hilft Anwendern ohne KI-Expertenwissen dabei, diese Hürden zu überwinden. IDMT-ISAAC steht dabei für Industrial Sound Analysis for Automated Quality Control.


»Wir wollen KMU befähigen, die KI-Algorithmen selbst anzupassen und zu adaptieren«

sagt Judith Liebetrau, Gruppenleiterin Industrial Media Applications am Fraunhofer IDMT. »Sie können IDMT-ISAAC auf ihre eigenen Audiodaten anwenden, neu trainieren und somit schnelle und verlässliche Ergebnisse und Entscheidungshilfen für ihre Qualitätssicherung erhalten.

Wie erfahrene Maschinenbetreiber wissen, kann man Fehler vielfach am Klang des Prozesses erkennen. Auch IDMT-ISAAC setzt auf die Akustik: Die Forscherinnen und Forscher haben das System mit aufgezeichneten akustischen Daten von Schweißprozessen trainiert, die KI analysiert die typischen Prozessgeräusche und zieht aus den Audiodaten Rückschlüsse auf die Qualität der jeweiligen Schweißnaht. Herzstück von IDMT-ISAAC ist ein Framework, über das die Anwender mit wenigen Klicks verschiedene Parameter ändern können, um der KI etwa eine Geometrieänderung des Produkts beizubringen. Im Sommer 2021 soll die Software an den Live-Betrieb angepasst sein – dann könnte es also Echtzeit-Daten aus der Produktion umgehend analysieren und die Qualitätssicherung optimieren. In drei bis vier Jahren soll es zudem aktiv in die Produktion eingreifen können. Doch nicht nur beim Schweißen bietet das Framework neue Analysemöglichkeiten. »Wir haben im Baukasten diverse Methoden integriert, um andere Prozesse relativ schnell abbilden zu können«, erläutert Liebetrau. Perspektivisch soll es für Unternehmen zudem möglich sein, ihre eigene Software zu nutzen und über eine Schnittstelle auf dem Server des Fraunhofer IDMT auf dessen KI zuzugreifen. Doch egal ob die Unternehmen die KI über das Framework bei sich integrieren oder über eine Schnittstelle darauf zugreifen: Datenschutz und Datensicherheit werden stets beachtet, denn die Daten werden anonymisiert verarbeitet.


Entscheidungen der KI nachvollziehen


Über verschiedene Nutzerprofile lässt sich die Software an unterschiedliche Nutzergruppen anpassen: An KI-Einsteiger ebenso wie KI-Experten. So ist es beispielsweise für Entwickler von KI-Algorithmen sehr interessant, ein Gefühl dafür zu bekommen, auf welche Weise die KI ihre Entscheidung trifft und an welchen Geräuschen sie diese festmacht. »Wir gehen mit dem Framework daher auch ein Stück weit Richtung Explainable AI, um die KI nachvollziehbarer zu machen«, sagt Liebetrau.
 

Im persönlichen Gespräch mit unseren Expertinnen und Experten, erhalten die Messebesucher eine Demo der Software IDMT-ISAAC, in der vortrainierte KI-Modelle beispielsweise auf Audiodaten von Metallkugeln angewendet werden, um deren Qualität zu bestimmen. Treffen Sie uns am digitalen Messestand.