ASUS AIoT bietet neue intelligente Lösungen für die Fertigung, um industrielle Modernisierungen voranzutreiben

• Die ASUS AIoT Business Group hat fortschrittliche Fertigungslösungen entwickelt, die auf KI und Big Data basieren
• ASUS transformierte die Abläufe, um die Flexibilität, Geschwindigkeit, Produktivität und Qualität zu erreichen, die für Industry 4.0-Upgrades bei Zulieferbetrieben erforderlich sind
• Investitionen in intelligente Fertigungslösungen für Produktion und Montage verbesserten die Effizienz und reduzierten die Verluste, die aus der manuellen Qualitätsprüfungen resultieren können

Mit dem Beginn der AIoT-Ära hat sich ASUS neue Technologien und Methoden zur Entwicklung fortschrittlicher Fertigungsmöglichkeiten zu eigen gemacht. Ende 2019 erweiterte ASUS den AIoT-Geschäftsbereich des Unternehmens, um mehr Industrielösungen entwickeln zu können, und benannte ihn in diesem Zusammenhang in AIoT Business Group (AIoT BG) um. Nach Berücksichtigung und Planung der drei Hauptaspekte einer erfolgreichen Fertigung – Konstruktionsleistung, technische Fähigkeiten und kontinuierliche Rentabilität – wandelte ASUS die Betriebsabläufe um, um die Flexibilität, Geschwindigkeit, Produktivität und Qualität zu erreichen, die für Industry 4.0-Upgrades auf Seiten der Zulieferer erforderlich sind.

Fehler von Hand zu erkennen, ist ein wesentlicher Schwachpunkt und die Ursache für ineffiziente Fertigungsprozesse. Durch Investitionen in intelligente Fertigungslösungen, die künstliche Intelligenz bei der Fertigung von metallischen Peripheriegeräten, Lüftern, Platinen und anderen Computerkomponenten sowie bei der Systemmontage nutzen, konnte ASUS Effizienzengpässe beseitigen und Verluste reduzieren, die aus der Fehleinschätzung von Herstellungsfehlern durch die Fabrikangestellten resultieren. Auch in Zukunft wird ASUS weiterhin künstliche Intelligenz und Big Data nutzen, um verschiedene Arten von Qualitätsmängeln statistisch zu klassifizieren, ihre Ursachen zu ermitteln und die Prozesse an der Fehlerquelle zu verbessern, um die Fertigungsqualität weiter zu verbessern und die Möglichkeiten zu erweitern.

“ASUS hat derzeit Hunderte von Lieferanten, und wann immer wir in der Lage sind, Qualitätsprüfungsprozesse zu verbessern, sind die Zulieferer empfänglich und bereit, Änderungen vorzunehmen”, sagte Jackie Hsu, Senior Vice President, Co-Head der Open Platform BG & AIoT Business Group. “Dies ist eine Win-Win-Situation für ASUS und die gesamte Branche, die der Produktqualität schon immer große Bedeutung beigemessen hat”.

KI-Sichtprüfungssystem

In der Fertigungsindustrie ist es gängige Praxis, die manuelle Sichtprüfung durch eine automatische optische Inspektion (AOI) zu ersetzen. Für Hersteller von mechanischen Metallteilen ist die optische Inspektion jedoch ineffizient. Bei der manuellen Sichtprüfung ist es oft erforderlich, die Produktoberflächen aus mehreren Winkeln zu betrachten, um die Fehler aufgrund der Lichtreflexion zu erkennen. Es ist äußerst wichtig, die optischen Besonderheiten und Komponentenoberflächenmerkmale zu erfassen, um vollständige und korrekte Fehlerdaten zu erhalten.

Die optische Inspektion ist eine der Kerntechnologien der AIoT Business Group, die maschinelles Lernen, Deep Learning und Technologien der künstlichen neuronalen Netze einsetzt, um das KI-Erkennungsmodell korrekt zu trainieren. “Die Genauigkeit der automatischen optischen Inspektion liegt im Allgemeinen bei 80-90%, was bedeutet, dass mehr als 10% der Defekte falsch eingeschätzt werden können und die Genauigkeit der manuellen Sichtprüfung liegt bei etwa 90%”, sagte Albert Chang, Corporate Vice President, Co-Leiter der AIoT Business Group. “Gegenwärtig hat ASUS die KI in die Lage versetzt, ihre Genauigkeit nach dem Lernprozess auf 98% deutlich zu verbessern.

KI-Wellenform-Erkennungssystem

Lüfter sind ein wichtiger Bestandteil vieler Computer und der Unterhaltungselektronik. Sie kühlen Komponenten und tragen zur Verlängerung der Produktlebensdauer bei. Um die Qualität der Lüfter sicherzustellen, verließen sich die Hersteller auf Inspektionsexperten, die in der Lage waren, Probleme mit Lüftern allein durch aufmerksames Hinhören zu erkennen. Die Ausbildung hochqualifizierten Personals für diese wichtige Position dauerte drei bis sechs Monate, und die Inspektorinnen und Inspektoren erlebten gelegentlich kurz- oder langfristige Ermüdung der Ohren und andere berufliche Faktoren, die sich negativ auf die Gesundheit der Angestellten auswirkten und die Problemerkennungsrate verringerten.

Um dieses schwierige Problem zu lösen, führte ASUS das AI Wave Signature System ein, das die Geräusche von korrekt arbeitenden Lüftern analysierte und zur Entwicklung einer Klangsignatur verwendete. Diese Klangsignatur wurde dann dazu verwendet, KI-Modelle so zu trainieren, dass sie schnell qualitativ hochwertige Lüfter identifizieren konnten. Das AI Wave Signature System kann mit der Prüfung des elektrischen Stroms, der Spannung, der Schwingungen und anderer Merkmale eines Produkts während der Inspektion kombiniert werden, um die Gesamtqualität des Produkts zu gewährleisten. Darüber hinaus kann das System zur Überwachung von Produktionsanlagen in Echtzeit eingesetzt werden, um Ausfallzeiten in der Fabrik zu vermeiden. Durch die Überwachung von Gerätemotoren in der Fabrik mit dem AI Wave Signature System werden die Techniker beispielsweise sofort benachrichtigt, wenn ein Motor beginnt, sich ungewöhnlich zu verhalten. Der Motor kann dann repariert werden, bevor er vollständig ausfällt, um Produktionsstillstände und damit einhergehende Verluste zu vermeiden.

Reproduzierbarkeit als Geschäftsmodell von ASUS AIoT

In diesem Jahr hat sich die ASUS AIoT Business Group ehrgeizige Ziele mit Lieferanten von Lüftern und mechanischen Teilen gesetzt und wird voraussichtlich 30 Smart-Inspection-Projekte übernehmen. “Die Gründungsintention und oberste Priorität der Business Group ist es, gemeinsame Modernisierungen in der Branche zu fördern und die Verbesserung der Lieferkette zu unterstützen, um dem internationalen Wettbewerb standzuhalten und kontinuierlich Erfahrungen zu sammeln”, sagte Jackie Hsu, Senior Vice President und Co-Head der Open Platform und AIoT Business Groups.

Albert Chang, Corporate Vice President und Co-Head der AIoT Business Group, kommentierte die Einführung intelligenter Fertigungs- und KI-Erkennungslösungen durch große Fabriken mit den Worten: “In der Vergangenheit wurden KI-Algorithmen und -Modelle in hohem Maße kundenspezifisch angepasst, wodurch das Potenzial für KI-Erkennungslösungen verbessert wurde. Reproduzierbarkeit ist das Ziel der nächsten Stufe, die eine schnelle Akzeptanz und Verbreitung sowie Skalierbarkeit ermöglicht. Schließlich ist die ultimative Vision der ASUS AIoT Business Group, sich auf die ‘vollständige Qualitätsanalyse’ zu konzentrieren”.

Das Ziel von ASUS AIoT für die nächsten drei bis fünf Jahre wird die Datenanalyse sein. Durch die Ermittlung von Fehlerursachen, die Unterstützung der Lieferkette bei der Suche nach grundlegenden Lösungen für hohe Erträge, die Schaffung einer Erfolgsformel und die langfristige Wertsteigerung wird die Datenanalyse zu einer wichtigen Säule der Marke ASUS.