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Der Automatisierungsgrad in der Montage liegt aktuell nur bei unter 15 Prozent. Dies liegt beispielsweise an einer hohen Variantenvielfalt und kleinen Losgrößen, der Vielfalt an Montageprozessen und der Schwierigkeit, die Teile korrekt bereitzustellen. Am häufigsten scheitert eine Montageautomatisierung, weil ein Teil nicht gut vereinzelbar ist. Bemerkt man dies erst in der Produktionsphase, verursachen Produktänderungen Aufwände und Kosten oder es ist gar nicht mehr sinnvoll möglich, einen Prozess zu automatisieren.
Bislang ist das Erkennen und Bewerten der Vereinzelbarkeit von Bauteilen ein Prozess, der an das Wissen und die Erfahrungen eines Experten gekoppelt ist. Das Fraunhofer IPA hat nun mit NeuroCAD ein Online-Tool entwickelt, das diese Einschätzung mithilfe maschineller Lernverfahren automatisiert. Anwender können ihre STEP-Dateien hochladen und erfahren innerhalb weniger Sekunden in einer Skala von eins bis zehn, wie einfach oder schwer ein Bauteil zu vereinzeln ist. Außerdem bewertet das Tool die Greifflächen und die Ausrichtbarkeit des Bauteils. Die Ausgabe weiterer Informationen wie zum Beispiel der Positionierbarkeit ist in Arbeit. Neben der Bewertung des Bauteils nennt das neuronale Netz zudem eine Wahrscheinlichkeit dafür, dass es mit seiner Bewertung richtigliegt.