Um den Aufwand des Trainings zu reduzieren, denkt Zeiss momentan intensiv darüber nach, wie sich ohne reale Trainingsmodelle allein im virtuellen Raum Merkmale als Defekte labeln lassen. Der Aufwand für die Erstellung eines sogenannten ´goldenen Teils´, der derzeit noch alle paar Wochen betrieben werden muss, würde so wegfallen. Um die Nutzerfreundlichkeit seiner Lösung zu verbessern, arbeitete Zeiss intensiv daran, die Analyse der 3D-Volumenmodelle zu beschleunigen. Dank neuer Algorithmen braucht BMW mittlerweile nur noch die Hälfte der Rechner, um die Volumenmodelle der Zylinderköpfe mit dem Masterbild abzugleichen. Je nach Bauteilgröße reichen drei bis acht PCs, um den Produktionstakt zu halten. Durch diese Leistungserhöhung wurde auch die Prüfung noch größerer Gussteile, wie das Kurbelgehäuse, praktikabel. Detektiert die Software einen Fehler, befördert ein Roboter das Teil auf das als NIO gekennzeichnete Förderband. Damit der gesamte Prozess fehlerfrei läuft und die Scans mit den entsprechenden Bauteilen gematcht werden können, tragen die Zylinderköpfe individuelle Lasergravuren. Diese Data Matrix Codierung ermöglicht eine lückenlose Rückverfolgbarkeit über jeden Fertigungsschritt hinweg. Eine statistische Auswertung der Qualitäts- und Maschinendaten erlaubt zudem eine Optimierung der gesamten Fertigung. BMW hält sich zwar bedeckt und nennt keine konkreten Zahlen zu den jetzigen Schlupfteilquoten entlang der späteren Prozesschritte, aber „dass die Lösung sich rechnet, hat sich in der Branche wohl herumgesprochen“, so Sievers. Das System, das 2017 weltweit lediglich von BMW genutzt wurde, ist mittlerweile auch bei europäischen Zulieferern im Einsatz.
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Vom 14. bis 16. Mai treffen sich die Experten, die sich mit der Erforschung des Lichts befassen, in Frankfurt/Main zur 16. Optatec, internationale Fachmesse für Optische Technologien, Komponenten und Systeme.