Institutsteil für industrielle Automation INA
des Fraunhofer IOSB
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Datenfabrik.NRW: Wärmebildbasierte Anomaliedetektionan Mähdreschern

Ausgangssituation und Herausforderung:

Abbildung 1 Prüfpunkte am Mähdrescher
Abbildung 2 Wärmebildbasierte Anomaliedetektion

Die Firma CLAAS produziert in ihrem Werk in Harsewinkel hochwertige Mähdrescher. Zur Sicherstellung dieser hohen Qualität werden gegen Ende der Produktionslinie die Funktionen der Maschinen ausgiebig in einer Prüfkabine untersucht. Bei fehlerhaften Komponenten findet eine starke Wärmeentwicklung während der Prüfung statt, z. B. am Häckslerlager oder Antrieb. Heutzutage wird diese Prüfung mit Hilfe einer Checkliste durchgeführt, bei der ein Werker verschiedene Prüfpunkte am Mähdrescher abtastet und auf seine Wärmeentwicklung hin überprüft (s. Abbildung 1). Dieser Prüfvorgang kann zwar aufgrund jahrelanger Erfahrung sehr gut sichergestellt werden, erfordert jedoch geschultes Personal und ist aufgrund des manuellen Vorgehens subjektiv beeinflusst. Es existieren weder objektive Messmethoden der Temperaturen noch quantitative Schwellwerte, die auf eine Anomalie hindeuten. Besonders herausfordernd ist zudem die hohe Variantenvielfalt der Maschinen, die eine Automatisierung dieses Prozesses erschwert.

Vorgehensweise und Lösung:

Im Rahmen des Projekts „Datenfabrik.NRW“ wurde der Prozess der beschriebenen Funktionsprüfung durch ein technisches System (teil-)automatisiert. Dadurch sollte der Prüfvorgang prozesssicher, die resultierende Produktqualität erhöht und die Mitarbeitenden in der Prüfkabine unterstützt werden. Hierzu wurde in einem ersten Schritt ein Prüfkonzept entwickelt, das eine wärmebildkamerabasierte Erfassung einer Mähdrescherseite kombiniert mit einer automatisierten Bildauswertung vorsieht. Anschließend wurde die Prüfkabine mit einer spezifischen Wärmebildkamera aufgerüstet, um so die Wärmeentwicklung mittels eines technischen Systems quantitativ zu erfassen. Zur Vorbereitung der automatisierten Umsetzung der Prüfaufgabe wurden daraufhin Testaufnahmen über mehrere Wochen gemacht, um in den Daten Schwellwerte für Anomalien zu bestimmen. Abschließend wurde eine Applikation zur automatischen Erkennung von fehlerhaften Komponenten implementiert und das Bildverarbeitungssystems in den bestehenden Prüfprozess bei CLAAS integriert.

 

Kundennutzen:

  • Erhöhung der Produktqualität
  • Weniger Reklamationen
  • Unterstützung der Mitarbeitenden

 

Das sagen die Datenfabrik.NRW Leuchtturmfabriken zu dem Arbeitspaket:

Durch die Erfassung und Überprüfung der Wärmeentwicklungen von verschiedenen, rotierenden Komponenten kann eine mögliche Abweichung gezielter, sicherer und schneller erfasst werden.

„Unsere Mitarbeiter werden durch die wärmebildbasierte Anomaliedetektion im Prüfprozess entlastet. Eine subjektiv wahrgenommene Wärmeentwicklung musste in einem aufwändigen Ablauf ausfindig gemacht und geprüft werden. Durch die Anomaliedetektion können wir direkt und genau sehen, an welcher Stelle die Wärmeentwicklung einen Schwellwert überschreitet und welche Komponente dafür verantwortlich ist.“

Neben der Erleichterung des Prüfvorganges kann aufgrund der objektiven Kontrolle zusätzlich eine höhere Quote der Fehlererkennung erreicht werden. Perspektivisch kann dieser Schwellwert möglicherweise mithilfe von Daten aus dem Markt genauer justiert werden.  Dadurch können möglicherweise Fehler identifiziert werden, die vom Menschen heute nicht als solche wahrgenommen werden.