Der KPI-Assistant mit integrierter KI-Vision-Anwendung und einer 3,1MP Farbkamera als mobile Inspektionslösung. (Bild: Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) GmbH)
Umfangreiche Security Features
Die Ergebnisse der Prozessanalysen können über das Dashboard-Tool (B.dashboard) ausgegeben bzw. über das Benachrichtigungs-Tool (B.notificator) in verschiedenen Kanäle gesendet oder an übergeordnete Systeme (ERP, MES, …) weitergeleitet werden. Das modulare Dashboard-Tool bietet die Möglichkeit, kundenindividuelle Dashboards sowohl für den Shopfloor als auch das Management zu konfigurieren. Die integrierte Benutzersteuerung steuert die personen- und rollenbezogene Anzeige der Dashboards über das firmeneigene Netzwerk an jedem angeschlossenen PC. Mittels B.notificator kann bei einem konfigurierten Event, wie z.B. einer Schwellwertüberschreitung, eine Benachrichtigung der zuständigen Person durch eine firmeninterne Email erfolgen. Für die Integration in Produktions- und Logistikprozesse ist das System mit umfangreichen Sicherheitsfeatures ausgestattet. Um eine durchgehende Vertraulichkeit der Prozessdaten zu gewährleisten, können diese verschlüsselt auf dem KPI-Assistant abgespeichert werden. Des Weiteren stehen für alle Kommunikationswege sowohl zur Maschine als auch zum Nutzer, verschlüsselte und mit Zertifikaten abgesicherte Protokolle zur Verfügung. Im Falle eines Systemausfalls erfolgt eine einfache Wiederherstellung der Prozessdaten aus einem verschlüsselten Backup. Die integrierte Benutzerverwaltung ermöglicht eine personen- und rollenspezifische Zugangssteuerung für den KPI-Assistant. Durch die lokale Datenverarbeitung bleiben die Daten im firmeneigenen Netzwerk.
Mobile Inspektionslösung
Welchen Einfluss hat die Umgebungstemperatur oder Luftfeuchtigkeit auf die Produktqualität? Wann beeinflusst der Werkzeugverschleiß die Produktqualität? Wann kann durch einen Werkzeugwechsel die zu erwartende Ausschussrate gesenkt werden? Mit dem KPI-Assistant können Integratoren und Anwender diese Fragen beantworten und u.a. Produkte zählen, Ist-/Soll-Vergleiche umsetzen oder Produktqualität, Abnutzungsgrad von Werkzeugen, Energieverbrauch von Produktionssystemen oder Umgebungsparameter überwachen. Zudem ist ein vollintegrierter Prüfstand in Planung, mit dem die automatisierte Objekterkennung sowie Fehlererkennung bei Produkten mit geringem Integrations- und Anpassungsaufwand möglich ist. Dezentrale Machine-Learning-Algorithmen in Verbindung mit einer Industriekamera erlauben so die Bild- und Signalverarbeitung bereits vor Ort.
