Das Hauptaugenmerk von Industrie 4.0 liegt auf der intelligenten Vernetzung von Maschinen. Menschliche Arbeit in der Fertigung hingegen wird oft noch mit antiquierten Methoden gemessen und analysiert. Computer Vision und Künstliche Intelligenz können dem abhelfen.
Über 100 Jahre nach der Begründung der Arbeitswissenschaft durch Frederick Winslow Taylor werden menschliche Montagetätigkeiten immer noch größtenteils manuell beobachtet und gemessen. Die Folgen sind ein Mangel an Information, unvollständige Datensätze, Beobachtungsverzerrungen und das Fehlen von Systemperspektiven bei manuellen Montageprozessen. In Anbetracht der Tatsache, dass immer noch über 70 % der Montagetätigkeiten weltweit durch den Einsatz menschlicher Arbeitskraft erfolgen, hat das Industrial Internet of Things hier einen gewaltigen, menschengemachten blinden Fleck.
Ändern lässt sich der Status quo durch Technologien, die die Methoden der Zeit- und Bewegungsstudien revolutionieren und die angesprochenen Mängel beseitigen. Die Firma Drishti nimmt hier, gemeinsam mit einigen der weltweit führenden Fertigungsunternehmen, die unter anderem auch in Europa beheimatet sind, eine Vorreiterrolle ein.
Über jeder Station einer manuellen Montagelinie werden Kameras positioniert. Dadurch stehen Kunden Live- und aufgezeichnete Videos zur Verfügung. Innerhalb weniger Tage analysieren die neuronalen Netze von Drishti die Videostreams und erstellen Daten zu den Zykluszeiten, die die Kunden dann in ihre Produktionssysteme integrieren. Jeder im Werk – Linienmitarbeiter, Teamleiter, Fertigungs- und Qualitätsingenieure sowie Werksleiter – kann die Lösung nutzen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Dies führt zu einer höheren Produktionsqualität, mehr Effizienz und besseren Schulungen.
Während es auf dem Feld der statischen Bilderkennung mittlerweile zahlreiche Dienste gibt, analysiert Drishti Videostreams. Eine Praxis, die das Unternehmen als Bewegungserkennung bezeichnet. Dazu muss die Technologie unterschiedliche Szenarien bewältigen: Variationen in der Teilegröße, die ungenaue Platzierung von Werkstücken, unterschiedliche Bewegungspfade, mehrere Einheiten im Sichtfeld, Verdeckung der Kamera, unterschiedliche physische Merkmale bei Arbeitern sowie Veränderungen im Lichteinfall oder im Hintergrund.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden zahlreiche Funktionen eingeführt: