Der E-Bike-Antriebshersteller FAZUA hat mit der SaaS-Lösung Sounce durch die Erkennung von Geräuschanomalien in der Produktion die Qualitätssicherung stark verbessert. [...]
FAZUA ist auf innovative Antriebssysteme und Konzepte für ästhetische, agile und leichte E-Bikes spezialisiert. 2013 als Startup aus einem Hochschulprojekt entstanden, revolutionierte das bayerische Unternehmen wenige Jahre später die gesamte Fahrradindustrie mit einem Konzept, das den Grundstein für eine rundum neue Fahrradkultur legte. Seit August 2022 ist FAZUA Teil der Porsche eBike Performance GmbH. Die Pionierarbeit von FAZUA liegt in der nahezu geräuschlosen, extrem leichten Antriebstechnologie, die sich elegant in den Fahrradrahmen integrieren lässt und für ein natürliches Fahrgefühl sorgt. Entwickelt wird am Sitz in Ottobrunn und bei der Tochtergesellschaft Porsche eBike Performance d.o.o. nahe Zagreb, Kroatien.
Sounce, ein Produkt aus dem neuen Geschäftsbereich Industrial Cloud Solutions (ICS) von MHP ist seit April 2024 bei FAZUA im Einsatz. Die KI-gestützte Akustikprüfungs-Software erkennt Geräuschanomalien in der Produktion, wodurch bei FAZUA, Teil der Porsche eBike Performance GmbH, ein effektiverer und gezielterer Einsatz von Fachpersonal in der Qualitätssicherung ermöglicht wurde. Insgesamt führte Sounce zu einer Einsparung von 60 Prozent der Arbeitszeit und damit zu einer Erhöhung der Wertschöpfung für andere Aufgaben. Das wirkt sich unmittelbar auch positiv auf die Kosten aus.
Michael Appel, Partner bei MHP: „Der Mehrwert für unsere Kunden steht im Mittelpunkt unserer Arbeit – mit Sounce haben wir in der Qualitätskontrolle bei FAZUA Kosteneffizienzen generiert und dabei eine nahezu lückenlose Anomalieerkennung erreicht. Diese Kooperation zeigt eindrucksvoll, dass höchste Qualitätsansprüche und innovative KI-Lösungen branchenunabhängig realisierbar sind.“
Erkennung von Abweichungen in Echtzeit
Ganz konkret analysiert die Software-as-a-Service-Lösung bei FAZUA charakteristische Körperschallmuster verschiedener Bauteile und identifiziert Abweichungen in Echtzeit. Potenzielle Ursachen werden detailliert geprüft. Dies umfasst Getriebe-, Lager-, Montage- und Elektronikfehler sowie Verschmutzungen der Bauteile. Christian Knörr, Senior Account Executive bei MHP: „Häufig wird die Qualität von Fertigungsteilen manuell überprüft. Das ist fehleranfällig, kostet Zeit und am Ende Geld. Mit Sounce lassen sich diese Vorgänge deutlich beschleunigen.“
Der große Vorteil dabei ist, dass die analysierten Daten in einer Web-Anwendung bei FAZUA visualisiert werden. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter können sich hierbei immer auf eine vollständige Dokumentation der Daten verlassen. Informationen gehen so nicht verloren. Durch die Kombination dieser Vorteile wird die Qualitätsprüfung zu einem automatisierten System, das eine wesentlich schnellere Bewertung ermöglicht und dazu beiträgt, die Qualitätssicherung in der Produktion konstant zu verbessern.“
Fortschrittliche minimalinvasive Sensoren
In wenigen Schritten ist die KI-basierte Geräuscherkennung bei FAZUA so möglich: von der Aufnahme via minimalinvasiver Sensorik, der Datenerfassung und Bewertung der Geräusche sowie einem Abgleich mit den Qualitätskriterien über das Training des Deep-Learning-Algorithmus auf Basis der vorhandenen Daten bis hin zu Visualisierung, Bewertung, Vergleich und Verifizierung der Geräusche.
Alexander Wünsch, Chief Financial Officer der Porsche eBike Performance GmbH: „Die Qualität unserer Produkte steht für uns an erster Stelle. Mit der Einführung der Akustikprüfungs-Software von MHP gehen wir den nächsten Schritt im Bereich der Qualitätssicherung. Die Fähigkeit der KI, technische Probleme in Echtzeit automatisch anhand von Geräuschen zu erkennen und kontinuierlich dazuzulernen, optimiert unsere Produktionsprozesse erheblich. Außerdem bietet sie unserem hochqualifizierten Fachpersonal die Möglichkeit, fokussiert an anderen Aufgaben zu arbeiten.“
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