Unternehmen produzieren oft an verschiedenen Standorten und arbeiten mit mehreren Zulieferfirmen zusammen. Werden Schrauben, Klemmen, Stutzen, Rohre, Schläuche, Kabel oder andere Bauteile angeliefert, kann man nicht davon ausgehen, dass sämtliche Teile mit Barcodes oder Typenschildern ausgestattet sind. Das führt dazu, dass beim Wareneingang oftmals eine erneute Zuordnung der betreffenden Gegenstände notwendig wird. Um eine mühsame und zeitaufwendige manuelle Suche in Katalogen zu vermeiden und die Neuerfassung zu beschleunigen, wäre eine automatisierte, digitalisierte Wiedererkennung hilfreich. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) werden seit langem erfolgreich in der Bildverarbeitung eingesetzt. Dabei erkennen neuronale Netze Objekte des alltäglichen Lebens mit einer höheren Genauigkeit wieder als der Mensch. Forscherteams des Fraunhofer- Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK nutzen diese Möglichkeit und passen die entsprechenden Algorithmen für Industrieanwendungen an. Das Ergebnis: Mittels eines Logic.Cube oder per App lassen sich einzelne Bauteile ohne Barcode innerhalb von Sekunden eindeutig identifizieren. „Um verlässlich etwa 1000 Objekte des alltäglichen Lebens zu erkennen, sind eine Million Bilder erforderlich, die diese Netze als Trainingsdaten nutzen. Unsere Aufgabe war es“, so Jan Lehr vom Fraunhofer Institut, „auch mit wenig Daten einen Algorithmus für Industrieanwendungen zu generieren, um in unserem Fall Bauteile ohne Code automatisiert wiederzuerkennen und den Werker am Wareneingang zu entlasten.“ Selbst einander sehr ähnliche Objekte wie Schrauben gleicher Norm, aber unterschiedlicher Größe, sollten unterschieden werden können. Dazu werde der Suchradius auf fünf bis zehn Objekte eingeschränkt, wodurch nicht mehr die komplette Palette des Lagers durchsucht werden müsse. Die App lässt sich darüber hinaus für die Oberflächeninspektion verwenden: Dann überprüft die KI die Oberfläche der angelieferten Bauteile und identifiziert Kratzer, Korrosionen oder Transportschäden.
