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Automatische Erkennung von Geräuschanomalien mit KI

Optimieren Sie Ihre Produktqualität mit KI-basierter, akustischer Qualitätskontrolle und entdecken Sie Auffälligkeiten frühzeitig im Produktionsprozess.

Zuverlässige Fehlererkennung in Produktion und Entwicklung

Sounce ermöglicht eine automatische Erkennung von unerwünschten Geräuschen in Echtzeit, zum Beispiel zur Fehlererkennung während des Montageprozesses, bei End-of-Line-Stationen oder auch an Entwicklungsprüfständen. Durch die lückenlose Überwachung und Prüfung werden Mängel erkannt und dokumentiert, die ansonsten unentdeckt bleiben.

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Fünf Schritte zur KI-basierten Geräuscherkennung

  • 1. Zuhören & Erfassen

    Prüfstand oder Station werden mit minimalinvasiver Sensorik ausgestattet. Die Datenerfassung wird gestartet.
  • 2. Bewerten

    Über die Software dokumentiert der Ingenieur Qualitätskriterien der Geräuscherkennung und schafft so die Grundlage des KI-Modell-Trainings.
  • 3. Trainieren

    Auf Basis der vorhandenen Daten wird ein Deep-Learning-Algorithmus antrainiert und in der Cloud bereitgestellt.
  • 4. Überwachen & Erkennen

    Der Prüfstand wird kontinuierlich überwacht und Geräuschanomalien werden automatisch in Echtzeit erkannt. Die Geräusche können visualisiert, bewertet und verglichen werden.
  • 5. Verifizieren

    Der Ingenieur gibt Rückmeldung über die Genauigkeit der Geräuscherkennung und optimiert den Algorithmus langfristig.

Wie funktioniert Sounce?

Das sagen unsere Kunden:

„Mit Sounce analysieren wir in der Entwicklungsphase automatisiert und prüfstandsbasiert Störgeräusche im Fahrwerk auf Komponentenebene. Damit stellt dies bereits in einer frühen Phase des Entwicklungsprozesses eine Methodik zur Absicherung von Störgeräuschen dar und ermöglicht uns Bauteile unterschiedlicher Lieferanten schneller zu vergleichen und bessere Entscheidungen für unsere Produktentwicklung zu treffen. Dank der künstlichen Intelligenz können wir Muster und Auffälligkeiten entdecken, was uns wertvolle Zeit und Ressourcen spart.“

"Mit Sounce können wir einen kritischen Prozessschritt in unserer Röntgenröhrenfertigung automatisiert überwachen. Innerhalb von nur 48 Stunden wurde der Produktionsstand mit Sensoren ausgestattet und Daten kontinuierlich und zuverlässig in die Cloud geladen. So gewinnen wir wertvolle Erkenntnisse, die uns dabei helfen, unsere Produktionsprozesse kontinuierlich zu optimieren. Wir sind von der Lösung überzeugt und denken auch darüber nach, in welchen weiteren Prozessschritten Sounce uns noch unterstützen kann. Die Zusammenarbeit war sehr konstruktiv und vertrauensvoll, sowie der Support hervorragend."


Nutzungsbasiertes Angebotsmodell basierend auf Software-as-a-Service-Lösung. Die modulare Cloud-Infrastruktur ermöglicht einen flexiblen Einsatz in verschiedenen Anwendungsszenarien mit nutzungsbasierter Abrechnungsmöglichkeit.


FAQs

Wie nutzt Sounce die KI?

Die aufgezeichneten Geräusche und Schwingungen werden in einem Spektrogramm wiedergegeben. Die eingebetteten maschinellen Lernfähigkeiten ermöglichen es, Muster, Gruppierungen und Anomalien zu bestimmen. Durch überwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen oder unüberwachtes Lernen kann der Algorithmus dann – je nach Anwendungsfall – präzise Ergebnisse liefern und Qualitätsprüfungsprozesse jeglicher Art unterstützen, automatisieren und optimieren.

Wie trägt KI dazu bei, die Subjektivität bei der Geräuschanalyse zu verringern?

Auch heute noch werden 80 % der Qualitätskontrollen in der industriellen Fertigung von Mitarbeitern durchgeführt. Dieser Ansatz ist zwangsläufig mit menschlichen Fehlern und einer subjektiven Bewertung von Geräuschen und Vibrationen verbunden. Sounce verlässt sich nicht auf das menschliche Gehör, sondern verwendet fortschrittliche, minimal-invasive Sensoren, die selbst Geräusche und Vibrationen erfassen, die vom menschlichen Ohr nicht wahrgenommen werden können. Sounce arbeitet völlig unvoreingenommen und objektiv. Ein großer Vorteil.

Wie beschleunigt die KI den Prozess der Qualitätsprüfung?

Mit Sounce können sich User auf eine kontinuierliche Überwachung verlassen – 24/7. Die analysierten Daten werden in einer Web-Anwendung visualisiert – einfach zu bedienen und alles an einem Ort. Die User können sich auf eine vollständige Dokumentation der Daten verlassen, ohne dass Informationen verloren gehen. Durch die Kombination dieser Vorteile wird die Qualitätsprüfung zu einem automatisierten System, das eine wesentlich schnellere Bewertung ermöglicht.

Werden Prozesse ohne Geräusch von Sounce erfasst?

Im Rahmen der angebotenen Machbarkeitsstudie bewerten unsere Experten den Anwendungsfall und dessen möglichen Nutzen. Sounce kann selbst dann Geräusche und Vibrationen erkennen, wenn das menschliche Gehör dies nicht kann. Die maschinellen Lernfähigkeiten können trainiert werden, um zu filtern und sich an den Anwendungsfall anzupassen.

Welche Teile, Komponenten, Systeme können mit Sounce getestet werden können?

Sounce hat ein breites Anwendungsspektrum und wird erfolgreich für die Prüfung von mechanischen und mechatronischen Teilen und Systemen wie beispielsweise Antriebe, Lager, Türsysteme, Steckverbindungen, Dachsysteme, Schweißpunkte und mehr eingesetzt. Auch in Bereichen wie Robotik und Medizintechnik ist es uns gelungen, mit Sounce Mehrwert zu generieren.

Benötigt Sounce zusätzliche Hardware?

Sounce verwendet fortschrittliche, minimal invasive Schwingungssensoren. Für den Fall, dass der Kunde keine Aufzeichnungshardware an der Maschine installiert hat, unterstützen wir den Beschaffungs- und Installationsprozess.

Wie lange dauert es, bis Sounce erfolgreich in meinem Betrieb läuft?

In nur einem Tag ist die Sounce-Einrichtung einsatzbereit. Innerhalb von 8 Wochen steht dem Kunden ein trainiertes und leistungsfähiges KI-Modell zur Verfügung.

Wie unterstützt MHP bei der Implementierung und dem Betrieb von Sounce?

Unser funktionsübergreifendes Team aus Data Science-Ingenieuren und Produktionsexperten hilft dabei, Prüfstände und Produktionsprozesse mit minimalinvasiver Sensorik zu digitalisieren. Darüber hinaus kann der Kunde die Implementierung von Software und die Integrationen zu bestehenden Systemen für eine nahtlose Einbettung in bestehende Prozesse und Systeme erwarten. Im laufenden Betrieb nach erfolgreicher Implementierung bietet unser Team einen flexiblen und stets verfügbaren Service zur Unterstützung bei anstehenden Fragen und zur weiteren Verbesserung des Systems.

Welcher ROI kann erwartet werden?

Basierend auf den Ergebnissen von vorherigen Projekten und allgemeinen Annahmen, kann der Break-Even schon nach 3 Monaten in Serie erwartet werden.

Welcher konkrete Nutzen ist zu erwarten?

Höhere Produktionsqualität, bessere Produktbeurteilung in kürzerer Zeit, Vermeidung menschlicher Fehler, geringere Nacharbeitskosten, erhebliche Einsparungen an Personalkosten, datengestützte Entscheidungsfindung und vieles mehr.

Was kostet Sounce?

Bewertung des Anwendungsfalls: Kostenfrei. Leistungsumfang: Bewertung der Qualität und Machbarkeit des Anwendungsfalls, Identifizierung des potenziellen Nutzens, Bewertung durch KI-Experten.

Machbarkeitsstudie / Proof of Concept (PoC): Um die Aufwände und Risiken für beide Seiten gering zu halten, machen wir zu Beginn einen 12-wöchigen Pilot, in dem wir gemeinsam mit dem Kunden das Setup aufsetzen, Daten aufnehmen, in die Cloud laden und ein KI-Modell trainieren. Die Ergebnisse werden zusammen mit dem Kunden bewertet und weitere Schritte für die Serienimplementierung besprochen.

So ist der Aufwand begrenzt auf ein klar abgestecktes Projekt von 12 Wochen, welches bereits innerhalb der Pilotphase durch die Erkenntnisse kompensiert wird.

Serienanwendung: Die Kosten für Sounce bei der Serienanwendung sind abhängig vom Anwendungsfall und den erzielten Einsparungen. Zu den Vorteilen gehören ein Nonstop-Betrieb, ein verbessertes KI-Modell, tiefgründige Erkenntnisse, mehr Korrelationen, eine schnellere Bewertung und vieles mehr.

Wo kann Sounce eingesetzt werden?

  • Prüfung auf Funktionalität
    Detektion von Anomalien bei bewegten Komponenten und Systemen in Serie.
  • Werkstoffprüfung
    Selbstlernende und automatisierte Prüfung von Werkstoffen mittels Vibrationsmessung.

  • Akustikbewertung
    Kombination aus klassischen Verfahren mit Deep Learning zur zuverlässigen Erkennung von Störgeräuschen.

Produktübersicht

Sounce Analyzer

Beratung zur Auswahl der richtigen Lösungsmethode, Unterstützung durch Operations Know How für die Serienanwendung - Initiale Analyse bestehender Daten.

Zu Beginn unserer Projekte steht eine unverbindliche Information zum möglichen Einsatz von Sounce an Ihren Prüfständen. Wir unterstützen Sie dabei aus Ihren bestehenden Daten Zusammenhänge abzuleiten um Rückschlüsse auf Schäden oder Mängel herzustellen.

SOUNCE als Softwarelösung für Ihre KI

Sie haben In-House KI-Kompetenz und sind selbst in der Lage Modelle zu entwicklen, zu trainieren und auf Ihre spezifischen Use Cases anzupassen?

Sounce bietet Ihnen die Möglichkeit, aus Ihren KI-Modellen eine funktionsfähige Software-as-a-Service Lösung zu machen, die schnell und unkompliziert in Ihre Prozesse integriert werden kann.

Zusätzlich können Sie von unserem KI Anwendungs-Know-How profitieren und die Genauigkeit Ihrer KI Modelle in der Applikation am Prüfstand steigern.

SOUNCE als All-in-one Lösung

Sie haben bereits bestehende Prüfprozesse mit fest definierten Grenzen? Sounce bietet Ihnen die Möglichkeit diese festen Grenzen um automatisch selbstlernende Grenzen zu erweitern.

Von der Modellentwicklung über das Modelltraining mit Ihren Daten bis hin zur Anwendung und Überwachung deckt Sounce alle Funktionen für den Einsatz in der Produktion ab.

Anwendungsfälle

Prüfung auf Funktionalität

Qualitätssicherung in Bewegung: Deep Learning für Funktionsprüfungen von Bauteilen und Bauteilgruppen.

Software zur Qualitätssicherung muss zuverlässig sein und sich gleichzeitig flexibel und schnell neuen Anforderungen anpassen können.

Sounce ermöglicht eine intelligente Überwachung von mechanischen Bauteilprüfungen beispielsweise bei der Prüfung von Bewegungen, Positionierung oder Ausrichtungen. Durch das aktiv lernende System werden auch neu auftretende Fehler rechtzeitig und präzise detektiert. Durch den Einsatz von Deep Learning wird die aufwendige Definition manueller Grenzwerte vermieden und neue Erkenntnisse zu Fehlermerkmalen und deren Ursache erlangt.

Werkstoffprüfung

Zerstörungsfrei prüfen und neue Erkenntnisse sammeln.

Mittels diverser Prüfverfahren wird die Qualität und das Verhalten von Materialien ermittelt, um eine hochwertige Verarbeitung sicherzustellen.

Häufig steht eine große Menge an Prüfdaten und Prozessparametern zur Verfügung, ohne dass Korrelationen zur Werkstoffqualität direkt erkennbar sind. Die nachfolgende zerstörende Prüfung ist teuer und zeitaufwendig.

Mit Sounce können Informationen unterschiedlicher Datenquellen schnell und effektiv gesammelt, analysiert und anschließend Fehler und Mängel automatisiert erkannt werden. Dabei wertet das selbstlernende System Prüfvorgänge aus, welche über die Webapplikation auch remote überwacht werden können. Mögliche Einsatzzwecke sind beispielsweise die Überwachung von Schweiß-, Fräs- oder Spritzgussverfahren.

Akustikbewertung

Akustikprüfung neu gedacht: Kombination aus klassischen Verfahren mit Deep Learning zur Erkennung der Störgeräusche von heute und morgen.

Die Prüfung und Einhaltung von akustischen Qualitätsmerkmalen wird zunehmend wichtiger. Dabei ist die Definition von Bewertungssystemen für einzelne Störgeräusche oder Indikatoren komplex und zeitaufwendig.

Sounce ermöglicht Akustikprüfungen ohne eine vorherige Eingrenzung und Spezifizierung der zu erkennenden Anomalien. Beispielsweise bei drehzahlabhängigen Auswertungen bietet die Kombination aus klassischen Analyseverfahren mit Deep-Learning-Methoden neue Möglichkeiten, Störgeräusche zuverlässig zu erkennen und ihnen ihrer Fehlerursache zuzuordnen.

MHPDeepDive: Shopfloor der Zukunft

Unsere Partner

Strategische Partner im Bereich Sounce

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sounce die Möglichkeiten von Amazon Web Services (AWS) nutzt, warum die Transformation von Qualitätstestprozessen ein enormes Potenzial birgt und wie Künstliche Intelligenz auf Geräuschmuster angewendet werden kann.

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