PROZESSAUTOMATISIERUNG & DIGITALISIERUNG



 Prozesse wirtschaftlich automatisieren 

Bildverarbeitung für Flexibilität 
und Wirtschaftlichkeit 

Federal Package prüft mit Hilfe der Intelligenten Kameras In-Sight 2800 von Cognex Körperpflegeprodukte nach ihrer Abfüllung auf unerwünschte Tropfspuren und die korrekte Anbringung von Etiketten. Bild: Cognex Deutschland Inc

Die Supermarktregale in aller Welt sind voll mit namenhaften Produkten, deren Hersteller zwar bekannt sind, die genau genommen in vielen Fällen jedoch gar nicht der tatsächliche Produzent der Waren sind. Hintergrund dieser scheinbar paradoxen Situation ist, dass sehr viele Originalhersteller unter anderem aus den Bereichen Lebensmittel, Getränke, Körperpflege oder Putzmitteln ihre Produkte gegen entsprechende Vergütung bei Lohnfertigern produzieren, abfüllen oder auch verpacken lassen. Diese Vorgehensweise bietet im Gegensatz zur vollständigen Produktion auf eigenen Anlagen und in eigenen Werkshallen eine Reihe von Vorteilen. Unter anderem lässt sich mit dieser Strategie eine höhere Flexibilität in Bezug auf die Produktionsmengen und eine bessere Skalierbarkeit bei wechselnder Nachfrage erzielen. In vielen Fällen ist es wirtschaftlicher, Produktionskapazitäten an externe Partner auszulagern und so die eigene Organisation schlank zu halten. Aus diesen Gründen setzen zahlreiche größere und kleinere Hersteller immer häufiger auf solche Lohnfertiger.

Essenziell für das Markenimage ist dabei die Qualität der Ware: Fehlerhafte Produkte oder Verpackungen schädigen schnell den Ruf des Originalherstellers und können sich in kürzester Zeit in Umsatz- und Gewinnrückgängen niederschlagen. Auch für Lohnfertiger sind fehlerfreie Erzeugnisse entscheidend, da ansonsten der Verlust von Aufträgen droht. 

Ein Beispiel für dieses Geschäftsmodell ist der amerikanische Lohnfertiger Federal Package mit Sitz in Chanhassen, Minnesota. Das Unternehmen ist auf die Entwicklung und Verpackung einer breiten Palette von Gesundheits-, Beauty- und Körperpflegeprodukten spezialisiert, darunter Deodorants, Sonnenschutzmittel, Lippenbalsame, Seren und eine Vielzahl von Lotionen und Cremes. „Bei der Abfüllung solcher Materialien in die zugehörigen Behälter kann es jederzeit zum Überlaufen kommen, weil sich die Füllmengen oft nicht zu 100 Prozent sicher steuern lassen oder Tropfen des Inhalts auf den Behältern landen können“, erläutert Jerry Bilse, Senior Vice President Operations & Engineering von Federal Package. Erschwerend kommt hinzu, dass das Unternehmen für viele Hersteller tätig ist und die Behälter, Füllmengen und Inhaltsstoffe deshalb häufig wechseln.

Bei der Abfüllung von Körperpflegeprodukten in die zugehörigen Behälter kann es jederzeit zum Überlaufen kommen, weil sich die Füllmengen oft nicht zu 100 Prozent sicher steuern lassen. Bild: Cognex 

„Wir setzen deshalb zunehmend auf automatisierte Fertigungsprozesse“, verrät Bilse. „Dies gilt auch für die Qualitätskontrolle, die wir immer häufiger mit Hilfe von industriellen Bildverarbeitungssystemen realisieren.“ Dass dabei mehr und mehr leistungsfähige und auf Künstlicher Intelligenz basierte Vision-Systeme zum Einsatz kommen, lässt sich im Fall von Federal Package einfach erklären: Bei überlaufendem oder bei der Abfüllung daneben tropfendem Material ergeben sich stark unterschiedliche Fehlerbilder. In diesen Fällen gleicht keine verschmutzte Shampoo-Flasche der anderen. „Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Edge Learning-Tools können wir dem Bildverarbeitungssystem derartige Fehler jedoch sehr einfach anlernen und somit eine zuverlässige Erkennung fehlerhaft befüllter Behälter und deren vollautomatische Ausschleusung aus dem weiteren Prozess erreichen“, so Bilse. Edge Learning erlaubt das problemlose Antrainieren guter und schlechter Beispiele, indem man entsprechende Bilder in das System lädt. „Durch den Einsatz solcher Systeme sind wir heute in der Lage, unsere Produktionslinien sehr viel schneller als zuvor auf neue Produkte umzustellen.“

Die integrierten Edge Learning-Tools der In-Sight 2800-Systeme von Cognex eignen sich besonders für das Anlernen von Fehlern mit ständig wechselndem Erscheinungsbild. Bild: Cognex

In einem kürzlich durchgeführten Projekt erhielt Federal Package einen Auftrag zur Produktion von Deodorants für ein Körperpflegeunternehmen und investierte dafür erneut in industrielle Bildverarbeitung. Zwei Aufgaben innerhalb des Herstellungsprozesses eigneten sich dabei besonders für die Automatisierung der Qualitätskontrolle: Einer war die Überprüfung der Kunststoffverpackungen auf der Vorder- und Rückseite jedes Deodorant-Behältnisses auf Tropfspuren, die durch eine zu große Füllmenge entstehen können und dadurch zu einer schlechten Produktpräsentation führen. In der zweiten Qualitätskontrolle wurden die Etiketten geprüft. Hier wird untersucht, ob das richtige Etikett verwendet und ob es an der richtigen Position und Ausrichtung auf der Verpackung angebracht wurde. 

Federal Package hatte zuvor bereits für verschiedene Geschäftsbereiche in industrielle Bildverarbeitung investiert und verfügte über entsprechende Erfahrungen mit Cognex und anderen führenden Anbietern von industrieller Bildverarbeitungstechnologie. Weitere Argumente für Cognex waren unter anderem die Leistungsfähigkeit der Hardware, die einfache Bedienbarkeit der Software sowie die positiven Erfahrungen mit dem Support dieses Herstellers. Insbesondere die Möglichkeit, die integrierten Edge Learning-Tools der In-Sight 2800-Systeme für das Anlernen von Fehlern zu nutzen, war für diese Entscheidung ausschlaggebend.

„An der für diese Aufgabe ausgewählten Produktionslinie wurden die Waren zuvor noch manuell überprüft. Um die Produktivität zu steigern und die Qualität zu erhöhen, war die automatisierte Prüfung jeder einzelnen Verpackung an dieser Linie die ideale Lösung. Wir haben uns bei diesem Deodorant-Projekt aus verschiedenen Gründen erneut für Cognex entschieden und dabei In-Sight 2800-Systeme gewählt.“ 

Jerry Bilse, Senior Vice President Operations & Engineering von Federal Package

Edge Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem die Verarbeitung direkt auf dem Gerät stattfindet, wobei eine Reihe von vortrainierten Algorithmen verwendet wird. Die Technologie ist einfach einzurichten und erfordert im Vergleich zu anderen KI-basierten Lösungen, wie zum Beispiel Deep Learning, weniger Zeit und weniger Bilder für das Training. Die Wahl des In-Sight 2800 beschleunigte die Inbetriebnahme enorm, unterstreicht Bilse: „Der Bildverarbeitungsteil an dieser Anlage war innerhalb von nur 20 Minuten eingerichtet und einsatzbereit – früher haben wir für solche Umstellungen bis zu einem ganzen Tag benötigt.“ Derart kurze Umstellungszeiten sind für Federal Package entscheidend, denn das Unternehmen produziert zwischen 30 und 40 verschiedene Deodorant-Designs mit unterschiedlichen Düften, Farben und Bezeichnungen für unterschiedliche Hersteller. Die Edge-Learning-Fähigkeit des Systems ist intelligent genug, Merkmale wie unterschiedliche Farben und Bezeichnungen herauszufiltern und sich auf die tatsächlichen Mängel des Produkts zu konzentrieren. 

Durch den Einsatz der Edge Learning-Tools des In-Sight 2800 konnte Federal Package die Inbetriebnahme und Umstellung von Produktionslinien enorm beschleunigen und eine zuverlässige Fehlererkennung gewährleisten. Bild: Cognex

Federal Package setzt die Monochrom-Version des In-Sight 2800 für die Tropfspurenprüfung und die Farbversion für die Etikettenkontrolle ein, da diese besser zwischen dem Rand des Etiketts und dem Deodorantbehältnis unterscheiden kann. Die Linie für die Tropfspurprüfung läuft mit fast achtzig Einheiten pro Minute, die Etikettenprüfung mit etwa sechzig Einheiten pro Minute. In beiden Fällen ermöglicht die Automatisierung einen höheren Durchsatz sowie die Gewährleistung, dass alle Einheiten zu 100 Prozent überprüft werden, was manuell unmöglich wäre. Die Genauigkeitsrate für das Aufspüren von Defekten beträgt über 99 Prozent, was bedeutet, dass das Bedienpersonal nur in den wenigen Fällen eingreifen muss, in denen fehlerhafte Behälter erkannt und ausgeworfen wurden.

Von den Ergebnissen der so aufgerüsteten Anlage ist Bilse begeistert: „Dieses Bildverarbeitungssystem hat uns dabei geholfen, unsere Prozesse weiter zu optimieren und auf ein noch besseres Niveau zu heben. Die Produktionslinie, auf der jetzt Deodorants abgefüllt werden, läuft in der Regel 24 Stunden am Tag und fünf Tage die Woche durch, ohne dass ein einziger manueller Eingriff erforderlich ist. Ohne geeignete Bildverarbeitungssysteme wäre dies unmöglich.“

Neben der erhöhten Zuverlässigkeit profitiert Federal Package durch den Einsatz von Cognex-Bildverarbeitung in einem weiteren Punkt: „Wir haben im Lauf der Zeit immer mehr Vertrauen in unsere Anlagen gewonnen und wissen, dass wir aufgrund des hohen Automatisierungsgrades und der leistungsstarken Bildverarbeitung so gut wie keinen Ausschuss mehr produzieren. Auf dieser Basis betreiben wir die Anlagen inzwischen mit etwas höheren Geschwindigkeiten und steigern so unseren Durchsatz und unsere Produktivität nochmals. Diesen Erfolg verdanken wir auch der Erfahrung der Cognex-Experten, die uns dabei unterstützen, noch besser zu werden. In diesem Bereich sehe ich daher für die Zukunft noch einen riesigen Mehrwert.“

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