Ganz besonders deutlich wird das in sensiblen Bereichen wie der Lebensmittel- und Pharmaindustrie. Hier ist die Qualitätskontrolle von großer Bedeutung. Die Tragweite geht allerdings noch über das reine Produkt hinaus und erstreckt sich insbesondere auch auf die Verpackung.
Der Hintergrund: Bereits ein nicht lesbarer Barcode oder ein falsches Ablaufdatum können dazu führen, dass einwandfreie Produkte entsorgt werden müssen. Anlass genug für einen Überblick über die technischen Optionen der Qualitätskontrolle im Verpackungsbereich.
Bildverarbeitungssysteme erkennen Mängel
Automatisierung ist ein Trend, der nicht nur die Fertigungslinien immer stärker durchdringt, sondern ebenfalls die Qualitätskontrolle. Tatsächlich sind viele Vorteile jedoch erst dann wirklich nutzbar, wenn Unternehmen eine intelligente Automatisierung mit Funktionen wie Smart Data implementieren.
Wird dieser Ansatz etwa mit Bildverarbeitungssystemen kombiniert, lassen sich Mängel schnell erkennen und mit geringen Auswirkungen auf die Produktivität beheben. Denn ein intelligentes Bildverarbeitungssystem soll dafür sorgen, dass jede Fertigungslinie effizienter wird, und zwar sowohl hinsichtlich der Produkte und Ausfallzeiten als auch der Vermeidung von Ausschuss.
Qualitätskontrolle auf Basis einer Komplettlösung
In der Pharmaindustrie müssen Fehler unter allen Umständen vermieden werden, weshalb in dieser Branche die Fertigungslinien so umfassend vor Defekten geschützt werden wie in keiner anderen. Für Unternehmen, die das Thema Qualitätskontrolle strategisch und umfassend angehen möchten, ist es daher empfehlenswert, ein ganzheitliches System zu wählen, das alle Aufgaben von Fertigungslinien einschließlich der Qualitätskontrolle abdeckt.
Egal, ob neue Lösung oder Nachrüstung einer bestehenden Anlage, alle Komponenten sollten eine hochwertige Qualitätskontrolle gewährleisten. Dies beinhaltet sehr kompakte Bildverarbeitungssysteme, die die Produktion in Echtzeit überwachen und sofort auf Fehler reagieren können.
Am Beispiel der Systeme von Omron zeigt sich, wie das funktionieren kann: Sie verarbeiten die von einem Bildverarbeitungssystem übertragenen Daten vor Ort und stellen sie über die Cloud für detaillierte Analysen zentral zur Verfügung.
Die vollständige Vernetzung dieser Systeme soll für eine bessere Verbindung an der Fertigungslinie und damit für eine effizientere Qualitätskontrolle sorgen. Wenn ein Fehler erkannt wird, kann das System diesen häufig automatisch kompensieren, ohne dass die Produktion beeinträchtigt wird.
Fehlerbehandlung, die Regeln folgt
Ein Prüfsystem kann nur dann intelligente Entscheidungen treffen, wenn Daten von einem Sensor, etwa von einer Kamera für Bildverarbeitung, erfasst werden. Solche Kameras lassen sich so einrichten, dass sich Mängel an einer Verpackung erkennen oder Etiketten auf Druckfehler beziehungsweise fehlende Informationen überprüfen lassen.
Die Daten werden dann analysiert, um den Prozess anhand der Ist- und Sollergebnisse zu vergleichen. Werden Probleme erkannt, reagiert das System nach festgelegten Regeln. Das System kann die Fehler mitunter automatisch beheben, aber auch dann wird der Bediener grundsätzlich immer informiert, für den Fall, dass zusätzliche Maßnahmen erforderlich sein sollten.
Je mehr Daten erfasst und verarbeitet werden, desto intelligenter kann die Maschine dazu beitragen, dass Fertigungslinien länger laufen und Ausfallzeiten reduziert werden. Alle Daten werden von dem System protokolliert und in der Cloud gespeichert. Dadurch wird es zudem möglich, Vorschriften leichter einzuhalten, da sich die Prozesse später auditieren lassen.
Mit Algorithmen komplexe Muster erlernen
In der jüngsten Vergangenheit sind Kameras, insbesondere Smart Cameras immer schneller und besser geworden. Sie bieten eine immer höhere Auflösung, wovon auch Qualitätskontrollen profitieren. Zudem lassen sie sich immer kostengünstiger implementieren und bieten intelligente Zusatz- und Analysefunktionen, die in der Vergangenheit nicht denkbar waren.
Künstliche Intelligenz und Deep Learning-Algorithmen spielen bei Visualisierungs- und Bildbearbeitungssystemen eine immer wichtigere Rolle. Für die Lebensmittel- und Pharmaindustrie kann dies beispielsweise bedeuten, dass die Inspektionssoftware mithilfe eines Algorithmus trainiert wird, um komplexe Muster für das jeweilige Produkt zu erkennen. Auf diese Weise lassen sich beispielsweise ungleichmäßig geformte Objekte wie Backwaren überprüfen und auch Fehler erkennen, die zuvor nicht bekannt waren.
Derlei auf Algorithmen gestützte Checks können sich auf die Form, Farbe und Textur des Produkts beziehen. Das Erkennen und Lesen von OCR-Markierungen ist ebenfalls ein Ansatz für diese Technologie. Im Fall besonders anspruchsvoller Anwendungen stimmen die Buchstaben möglicherweise nicht mit dem Muster einer traditionellen Softwareeinstellung überein. Hier setzt eine auf KI basierende Software an, die verlässlicheres Lesen ermöglichen soll.
Flexible Prozesse mit hohem Anwenderbezug
Neben der Erfassung von Produktionsfehlern und der Reduzierung von Ausschuss besteht ein zentraler Vorteil eines effektiven Qualitätskontroll- und Prozessmanagementsystems in seiner Flexibilität. Durch die Kombination von Bildverarbeitung, Motion, Steuerung, funktionaler Sicherheit und Robotik in einem einzigen Managementsystem wie beispielsweise dem Sysmac Studio von Omron, können Fertigungslinien leichter an kurze Produktionsläufe und veränderte Marktanforderungen angepasst werden.
Denn das Layout der Linien lässt sich schnell neu einrichten, und das Erkennungsmuster für die Qualitätskontrolle kann leicht und problemlos in der Software aktualisiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass verschiedene Produktvarianten oder sogar unterschiedliche Produkte korrekt produziert und verpackt werden.
Zudem sollte dieses System auch zukunftssicher sein, da es sich leicht an neue Vorschriften anpassen lässt. Denn die Hersteller müssen sich nicht darum kümmern, was sie in ihren Fertigungslinien verändern müssen, sondern lediglich ein Firmware-Update für die vorhandene Lösung durchführen.
Fazit: Bildtechnologie steigert Potential von Qualitätssicherung
Der Einsatz automatisierter Bildverarbeitungslösungen im Kontext von Qualitätskontroll- und Prüfprozessen in der Lebensmittel- und Pharmaindustrie hat das Potenzial für hohe Effizienzgewinne bei vergleichsweise geringem Investitionsaufwand.
In Verbindung mit Vision- und Kameratechnologie kann die Automatisierung der Qualitätskontrolle zu verringerten Arbeitskosten beitragen. Zugleich verbessert sie die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Qualitätsprüfung bei Produkten und Verpackungen, zum Wohl von Verbrauchern, Patienten und Herstellern.
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