Automatisierte Erkennung von Ersatzteilen - mit dem Handy

Stellen Sie sich vor, dass Sie als Instandhalter ein defektes Teil einer Maschine ausbauen, aber durch Verschmutzung oder Beschädigung keine Typennummer erkennbar ist. Die Maschine steht, in der Fertigung">mit jeder Minute summieren sich Kosten auf und Ihnen wachsen schon graue Haare, weil Sie immer noch keine Idee haben, was für ein Ersatzteil Sie benötigen.

Doch das muss so nicht sein, denn mittlerweile können Sie das Bauteil mit dem Handy abfotografieren und eine App zeigt ein oder mehrere Ergebnisse an, um welches Objekt es sich handeln könnte. Diese Vorgehensweise der automatisierten Ersatzteilerkennung ist von Bosch Cognitive Services mit dem Bosch-Werk Blaichach entwickelt worden und bereits verlässlich im Einsatz.

Suchzeit für Ersatzteil mittels Handy-App gravierend reduziert

„Bei mehreren tausend Equipments im Werk und mehr als 20.000 reaktiven Einsätzen beziehungsweise Servicefälle pro Jahr liegt die durchschnittliche Suchzeit pro Auftrag bei 9,5 Minuten mit einer manuellen Suche. Durch die automatisierte Ersatzteilerkennung mittels App haben wir die durchschnittliche Suchzeit auf unter zwei Minuten reduziert. Bei der Menge an Equipment sowie Einsätzen kommt eine gravierende Zeitersparnis zusammen, was sich leicht errechnen lässt“, erläutert Florian Hubrig, Instandhaltungsplaner – Industrie 4.0 bei Chassis Systems Control im Bosch-Werk Blaichach.

Hubrig freut sich darüber, dass die App das Ergebnis liefert, um welches Teil es sich handelt, um welche Ersatzteilnummer, welchen Lagerplatz und wie viele Teile dort vorhanden sind.

Künstliche Intelligenz (KI) mit visueller Objekterkennung

Daniel Klumpp von Bosch Cognitive Services befasst sich mit Künstlicher Intelligenz (KI) und speziell mit visueller Objekterkennung. Er erklärt, dass es vor allem um Ersatzteile geht, die keine Konnektivität besitzen.

„Wir reden zwar immer davon, dass alles in der Industrie einen RFID-Chip oder eine IP-Adresse besitzt, mit Sensorik ausgestattet ist und immer direkt schon Vorwarnung im Sinne von Predictive Maintenance gibt. Bei der wartenden Instandhaltung ist es aber so, dass die Ersatzteile nichts davon haben. Das hat mit Herstellkosten zu tun oder dass die Anlagen schon 30 bis 40 Jahre alt sind“, erklärt Klumpp.

So gebe es heute die Situation, dass Ersatzteile keinen RFID-Chip besitzen, vielleicht aber einen Aufkleber oder eine Materialnummer haben, sodass es zwar irgendeine Information gebe, die der Instandhalter aber auch nicht immer verarbeiten könne.

„Fällt also eine Maschine aus und das defekte Bauteil ist ausgebaut, dann besteht die Herausforderung, dieses zu identifizieren und ein Ersatzteil zu beschaffen. Das passiert viel über Erfahrung oder Kollegen befragen und Vergleiche des defekten Bauteils mit Ersatzteilen im Lager“, sagt Klumpp.

Handy-App liefert Ergebnisliste von Ersatzteilen

Oder man versuche mittels SAP das passende Teil zu finden. „Doch diese Wege sind beschwerlich und zeitaufwändig – das kann schon mal bis zu zwei Stunden oder je nach Branche deutlich länger dauern“, skizziert Klumpp auf. Auch die Suche über Explosionszeichnungen und Stücklisten sei zeitaufwändig.

„Die geringste Hürde ist schlichtweg ein Foto des defekten Bauteils zu erstellen, denn dann erhalte ich via Handy-App eine Ergebnisliste und sehe, um welches Ersatzteil es sich handelt. Dadurch bin ich viel schneller und kann natürlich die Stillstandzeiten reduzieren“, zeigt Klumpp auf.

Die Intelligenz des Users wird laut Hubrig mit einbezogen. „Denn als Ergebnis bekommt man eventuell auch mehrere Vorschläge angezeigt und dann muss man mit dem Fachverstand als Instandhalter aus der Liste das richtige Teil heraussuchen. Die Verantwortung bleibt damit beim Instandhalter. Diese App ersetzt den Fachmann oder die Fachfrau nicht, sondern unterstützt dabei“, verdeutlicht Hubrig.

Instandhaltung 4.0 durch Digitalisierungsmaschine

Basis der automatisierten Ersatzteilerkennung ist eine sogenannte Digitalisierungsmaschine, wie Klumpp erklärt: „Die Digitalisierungsmaschine macht 360 Grad-Bilder der Ersatzteile. Sie ist so gebaut, dass sie im industriellen Umfeld stehen kann. In einem Ersatzteillager, wo auch Stapler vorbeifahren.“

Die Technik funktioniere bei sämtlichen Bauteilen, die via Digitalisierungsmaschine erfasst worden seien. „Somit hat der Instandhalter, der die Maschine vielleicht gar nicht kennt, eine Lösung auf dem Handy zur Hand, mit einer Materialnummer und wo er das Ersatzteil im Lager findet“, ergänzt Klumpp.

Hubrig ergänzt, dass „20.000 verschiedene Bauteile im Werk angelernt wurden – von insgesamt 30.000. Die fehlenden 10.000 sind entweder zu groß oder zu schwer für das Anlernen ihrer Daten in der Digitalisierungsmaschine.“

Trainingsdaten massenhaft im industriellen Umfeld erzeugen

Die Problematik bei der Suche nach Ersatzteilen sei oftmals die, dass die Mitarbeiter, die die Teile im System anlegten, aus ganz anderen Bereichen wie etwa der Verwaltung kommen – im Gegensatz zu den Mitarbeitern an den Maschinen oder den Instandhaltern. „Somit gibt der Suchende in der Textsuche eventuell einen ganz anderen Begriff ein, als der Eintragende – beispielsweise ist der Begriff ‚Nadel‘ hinterlegt, aber der Nutzer gibt bei der Ersatzteilsuche in der Texterkennung den Begriff ‚Draht‘ ein. Mittels Bilderkennung lässt sich diese Problematik lösen“, sagt Klumpp.

Dafür seien entsprechend gute Trainingsdaten beziehungsweise Bilddaten vonnöten. „So haben wir bei Bosch Cognitive Services einen Weg gefunden, diese Trainingsdaten massenhaft im industriellen Umfeld zu erzeugen und mit diesen ein Netz zu trainieren, damit ich eine robuste Erkennung habe“, betont Klumpp. Bei der Erkennung des zu ersetzenden Bauteils brauche der Anwender nur ein Handy und die App, die das Bild gegen das neuronale Netz der Digitalisierungsmaschine schicke.

Kenntnisse in Fotografie sind laut Klumpp nicht notwendig: „Der Nutzer stellt das Bauteil auf den Drehteller in die Digitalisierungsmaschine, schließt die Tür und drückt einen Knopf. Die Bilder sind hochauflösend vor einem weißen Hintergrund gemacht, so dass Kunden die Bilder sogar für einen Ersatzteilkatalog oder für einen Webshop nutzen können.“

Auch die Maße wie Länge, Breite, Höhe und Gewicht zeichnet die Maschine auf, was wiederum auf großes Interesse bei Logistikern stößt, wie Klumpp wissen lässt.

„Das Werk Blaichach dient zudem bei der Instandhaltung als Leitwerk für diese Lösung – so können die hier erfassten Bilddaten auch von anderen Bosch-Werken für die Ersatzteilerkennung genutzt werden“, vermerkt Klumpp. Die Maschine selbst werde auch extern vermietet oder Kunden können Bauteile zu Bosch nach Kornwestheim schicken.