Lösung zur Erkennung von Lackfehlern in der Automobilindustrie gewinnt 2. Smart Systems Hub-Thingkathon

11. Juni 2019
it MatchBox-Spielzeugautos und künstlicher Intelligenz die Produktion von Autos optimieren. Beim 2. Thin[gk]athon des Smart Systems Hub setzte sich Team "MatchBox" durch. Die Jury zeigte sich begeistert von dem Erfindergeist der Teilnehmer und lobte alle Teams, die mit ihren innovativen Ansätzen und Lösungen überzeugen konnten.

Die fünf Entwickler von Siegerteam "MatchBox" lösten ihre Aufgabe ideenreich: Sie entwickelten einen Machine Learning Algorithmus, der Fahrzeuge auf Lackfehler überprüft. Dafür benutzten die Tüftler einen Live-Demonstrator aus Lego, der bestückt mit Sensoren und einer Kamera Bilder von vorbeifahrenden Spielzeugautos aufnahm. Der Algorithmus lernte es mittels Image Recognition anhand von 300 Bildern selbstständig, kleinste Fehler im Lack zu erkennen. Eine kreative Idee sorgt für die effiziente Lösung eines alltäglichen Problems in der Automobilproduktion – dies brachte dem Team den Sieg ein. "Ziel ist es nun, die Idee weiter zu verfolgen und zu bewerten, inwiefern sie mithilfe des Smart Systems Hub zur Marktreife gebracht werden kann", sagt Michael Kaiser, Geschäftsführer vom Smart Systems Hub.

Bereits mit dem 2. Thin[gk]athon etabliert der "Smart Systems Hub – Next Generation IoT" sein Format zur Entwicklung unternehmensübergreifender Prototypen für neue Anwendungen für das Internet der Dinge. Der 2. Thin[gk]athon hatte das Thema "Qualitätssicherung in der Produktion mit Künstlicher Intelligenz (KI)" im Fokus. Vom 3. bis 6. Juni 2019 tüftelten die Teilnehmer im Rahmen des Entwicklungs-Marathon an prototypischen Lösungsansätzen und ließen ihrem Erfindergeist freien Lauf. "Wir hatten mehr Anfragen von interessierten Teilnehmern als wir für den Thin[gk]athon letztlich zulassen konnten. Das zeigt das große Interesse deutscher Industrieunternehmen an neuen Anwendungen und Geschäftsmodellen für das Internet der Dinge", sagt Michael Kaiser, Geschäftsführer des Smart Systems Hub.

Smart Systems Hub Thin[gk]athon fördert innovative Ideen für das Internet der Dinge Premiumpartner SAP SE Dresden unterstützt den Thin[gk]athon mit seinen Technologien wie z.B. der SAP Cloud Platform. Erstmals kommt auch die vom Smart Systems Hub neu entwickelte Hub:Sensorbox zum Einsatz. Unterstützt wurden sie dabei von zahlreichen Experten aus namhaften Unternehmen wie SAP, T-Systems Multimedia Solutions, Infineon Technologies oder ENSO. Im Ergebnis stehen vier innovative Use Cases, die nun mit der Hilfe des Smart Systems Hub weiter gefördert werden sollen. Insgesamt beteiligten sich 20 Teilnehmer aus ganz Deutschland am 2. Thin[gk]athon des Smart Systems Hub. Darunter befanden sich neben Studenten auch Berufseinsteiger und alte Hasen der Branche. Sie wurden in vier Teams eingeteilt und mussten jeweils eine Herausforderung aus der Praxis wie der maschinellen Produktion mittels KI und Machine Learning (ML) lösen. "Der Thin[gk]athon kommt sowohl bei den Teilnehmern als auch bei den Unternehmen sehr gut an. Sie schätzen vor allem, dass es in so kurzer Zeit mit überschaubaren Ressourcen möglich ist, derart innovative Lösungen zu finden. Der Smart Systems Hub macht es möglich und entwickelt sich zu einem echten Mittelstands-inkubator. So etwas kennt man sonst nur aus der Startup-Szene", zeigt sich Michael Kaiser, Geschäftsführer des Smart Systems Hub, zufrieden.

Die Teams und Challenges im ÜberblickTeam 1:  Infinity – Detektion von Ofenausfällen in der Halbleiterindustrie mittels Machine Learning
Team 2:  MatchBox – Image Recognition zur Detektion von Lackfehlern in der Fahrzeugproduktion
Team 3:  GreenAIr – RealTime Umweltdaten mit der Hub:Sensorbox
Team 4:  RadioActive – Object Recognition zur Haarrisserkennung in menschlichen Knochen

Industriepartner von den Ergebnissen begeistert
Die Ergebnisse können sich durchaus sehen lassen. Die Teilnehmer entwickelten eine App zur sicheren Vorhersage von Ausfallzeiten von Produktionsanlagen, eine Lösung zur Erkennung von Produktionsfehlern in der Lackierung von Automobilen und einen Use Case bei der radiologischen Erkennung von Ermüdungsbrüchen im Frühstadium. Beim Thin[gk]athon kam zudem erstmals die vom Smart Systems Hub entwickelte mobile Hub:Sensorbox zum Einsatz. Sie sammelt selbstständig verschiedenste Daten zu Temperatur, Luftfeuchte und Schadstoffen in einer Zeitreihe und verbindet diese mit GPS-Daten. Für die Sensorbox entwickelten die Teilnehmer einen ersten Anwendungsfall zur automatisierten Prognose von Umwelt- und Luftbelastungen. "Innovation passiert selten am Schreibtisch im Büro. Wer erfolgreich neue Lösungen entwickeln will, muss raus zu Kunden und Partnern. Der Thin[gk]athon ist für unsere Experten die ideale Gelegenheit, mal aus dem Projektalltag auszubrechen und zu 100 Prozent kreativ zu sein. Außerdem schätzen wir die Chance, aktuellste IoT-Technologien unserer Hub-Partner auszuprobieren und für die Arbeit in unseren Projekten zu evaluieren. Und das Wichtigste: Das Ganze löst konkrete Herausforderungen unserer Kunden und schafft damit nachhaltigen Nutzen", sagt Christoph Kögler vom Smart Systems Hub-Partner T-Systems Multimedia Solutions.

Machine Learning gewinnt für die Industrie weiter an Bedeutung
Die Konzentration des 2. Thin[gk]athons auf die Themen Künstliche Intelligenz und Machine Learning kommt nicht von ungefähr. Insbesondere in der maschinellen Fertigung wird das automatische Vorhersagen von Ausfall- und Stillstandzeiten für Unternehmen mehr und mehr zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Laut einer aktuellen Studie von IDG Research Services zählen Führungskräfte und IT-Spezialisten Maschinelles Lernen zu den aktuell wichtigsten IT-Themen. Obwohl ein Großteil der befragten Unternehmen bereits mindestens eine Anwendung in diesem Bereich nutzt, hält sich der Mittelstand bei der Förderung von Machine Learning noch sehr zurück. "Maschinelles Lernen birgt für die mittelständische Industrie großes Potenzial – insbesondere bei der Erschließung neuer Geschäftsfelder. Wir wollen dieses Bewusstsein wecken und mit der Entwicklung von branchenspezifischen Lösungen anregen. In dieser Hinsicht war der 2. Thin[gk]athon ein voller Erfolg", so Michael Kaiser. 

Quelle: Silicon Saxony


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