FREMONT, Kalifornien — Das Datenspeicherunternehmen Seagate wird für seine Fertigungsprozesse ausgezeichnet.
Seagate erhielt laut eigenen Angaben im vergangenen Monat vom Manufacturing Leadership Council (MLC) der National Association of Manufacturers (NAM) einen Manufacturing Leadership Award 2022 für seine „herausragende Innovation“ in der intelligenten Fertigung.
Das ausgezeichnete Projekt schafft die Grundlage für KI-Analysen (künstliche Intelligenz) in großem Umfang in einer Fabrik. Die Technologiestrategie – optische Inspektion mit zentralisierter Analyse (OPICA) genannt – unterstützt Analysen am Rand des Fabriknetzwerks. Es handelt sich um No-Code-Software mit Deep Learning (DL), die während der Produktion auftretende Fehler erkennt und verhindert, dass diese in nachgelagerte Produktionsstufen gelangen.
Die Prüfgenauigkeit stieg um mindestens 20 %, und sieben automatisierte Maschinen übernehmen laut Seagate die Arbeit von 150 Mitarbeitern, die täglich Millionen von Teilen mit manuellen Mikroskopen prüfen müssten. Das Unternehmen gibt an, dass die Implementierung einen Return on Investment (ROI) von bis zu 300 % erzielt hat.
Seagate ist der Ansicht, dass Fachkenntnisse in der Entwicklung mathematischer Computer-Vision-Algorithmen „keine Voraussetzung mehr“ sind. Stattdessen können Spezialisten, die an der Fehlervermeidung arbeiten, Bilder ihrer Prozesse und Geräte aufnehmen, markieren und die No-Code-Software nutzen, um „das Modell darauf zu trainieren, Verunreinigungen zu erkennen“.
Die Software nutzt KI als „Erweiterung menschlicher Arbeit, nicht als deren Ersatz“.
Die OPICA-Lösung verarbeitet täglich drei Millionen Deep-Learning-Inferenzen mit mehreren Klassen und wurde mithilfe modularer und skalierbarer Data-Engineering-Technologien entwickelt, darunter Docker-Container, die Container-Orchestrierung Kubernetes, die Datenübermittlung mit RabbitMQ, Edge-Line-Server, Dashboards zur Modellverwaltung mit Einbindung des Menschen sowie Hochgeschwindigkeitsspeicher von Seagate.
„Die Juroren, die diesen Beitrag bewerteten, stellten fest, dass er bei der Inspektion neue Maßstäbe setzt und einen fortschrittlichen Einsatz von Technologie mit starken, nachgewiesenen Ergebnissen demonstriert“, sagte Penelope Brown, Senior Content Director beim MLC.
Browns zufolge ist die Lösung von Seagate ein Beispiel dafür, „was im aufkommenden digitalen Zeitalter der Fertigung möglich ist“.
Gary Kunkel, ein Engineering Director, der an der Entwicklung der Lösung von Seagate beteiligt war, sagte: „Herausforderungen im Bereich Computer Vision sind in der Fertigung weit verbreitet.“
„Historisch wurden Lösungen von spezialisierten Fachkräften wie Computer-Vision-Ingenieuren entwickelt“, sagte Kunkel. „Schon früh wurde klar, dass wir mit Deep-Learning-Techniken No-Code-Tools entwickeln konnten, um neuronale Netze darauf zu trainieren, Fehler und Merkmale in Bildern zu erkennen.“