Kameras
KI und omlox machen Materialflüsse und Engpässe sichtbar
Eine gemeinsam vom Fraunhofer IOSB-INA, Lemgo und Imago Technologies entwickelte Lösung kombiniert KI-basierte Echtzeitlokalisierung mit dem offenen Ortungsstandard omlox. So werden Personen-, Material- und Prozessflüsse in Produktion und Logistik sichtbar und lassen sich gezielt optimieren.
Fertigungsunternehmen investieren erheblich in Digitalisierung, Automatisierung und Datenanalyse. Maschinen liefern Zustandsdaten in Echtzeit, Produktionskennzahlen werden visualisiert und ERP-, MES- sowie WMS-Systeme vernetzt. Trotzdem bleiben die Ursachen vieler Ineffizienzen verborgen. „Eine zentrale Frage bleibt häufig unbeantwortet: Wer oder was befindet sich wann und wo in der Fabrik – und warum?“, sagt Dr.-Ing. Holger Flatt, Gruppenleiter Intelligente Sensorsysteme beim Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo.
Suchzeiten, unnötige Wege, Wartezeiten und Engpässe entstehen häufig zwischen den einzelnen Prozessen. Material fehlt an der falschen Stelle, Beschäftigte legen weite Wege zwischen Lager, Produktion und Qualitätssicherung zurück, Stapler warten oder Werkstücke verbringen mehr Zeit mit Transport als mit der Bearbeitung. Eine objektive Materialflussanalyse schafft die notwendige Transparenz, um solche Schwachstellen zu erkennen.
Wie KI und omlox Bewegungen sichtbar machen
Für die gemeinsam entwickelte Lösung erfassen Smart Cameras vom Typ Vision Cam XM2 von Imago das Produktionsumfeld als RGB-Bild. NVIDIA-Jetson-Module ermöglichen eine KI-gestützte Personen- und Objekterkennung sowie das Tracking direkt auf der Kamera. Eine Fraunhofer-Software kalibriert die Kameras, projiziert erkannte Objekte auf die Bodenebene und erzeugt daraus 2D-Positionen. Diese werden als omlox-konforme Trackables an einen omlox Hub übertragen und dort für Visualisierung, Analytik und weitere IT-/OT-Systeme bereitgestellt. Ein zusätzlicher Edge-Server oder eine Cloud-Anbindung ist nicht erforderlich.
omlox ist ein offener Standard für die Echtzeitlokalisierung in Industrieumgebungen. Er führt Daten unterschiedlicher Ortungstechnologien wie RFID, GPS, UWB und Kameras über einen gemeinsamen Hub und eine einheitliche API zusammen. Produktionsmittel, Waren, Werkzeuge, Fahrzeuge oder Personen lassen sich dadurch technologieübergreifend abbilden.
Embedded Vision als Grundlage
Die Verarbeitung der Bilddaten erfolgt vollständig auf der Vision Cam XM2. Trotz ihrer kompakten Abmessungen verarbeitet die frei programmierbare Smart Camera dank leistungsfähiger Prozessoren und GPU-Unterstützung große Datenmengen schnell. Hinzu kommt die für industrielle Serienanwendungen wichtige Langzeitverfügbarkeit der Hardware-Plattform.
„Für die Umsetzung war eine kamerabasierte Embedded-Vision-Plattform erforderlich, die eine KI-gestützte Auswertung direkt am Sensor ermöglicht und sich über offene Standards zuverlässig in bestehende industrielle Ortungsinfrastrukturen integrieren lässt“, erklärt Flatt. Die Vision Cam XM2 habe diese Anforderungen erfüllt und durch die technische Unterstützung von Imago eine schnelle Integration ermöglicht.
Echtzeitdaten aus der SmartFactoryOWL
Die Lösung ist in der Test- und Demonstrationsfabrik SmartFactoryOWL von Fraunhofer IOSB-INA und der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe in Lemgo im Einsatz. Imago Smart Cameras und weitere omlox-Sensoren erfassen kontinuierlich die Positionen von Personen, Fahrzeugen und Materialträgern. Die Daten laufen im omlox Hub zusammen und können als Heatmaps, digitale Spaghetti-Diagramme sowie Durchlaufzeit- und Auslastungsgrafiken dargestellt werden. Suchwege, Staus, Wartezeiten und Engpässe werden damit objektiv sichtbar.
„Häufig werden Positionsdaten noch manuell erfasst“, erläutert Christoph Siemon, Vice President Sales und R&D von Imago Technologies. „Das ist kostenintensiv, fehleranfällig und subjektiv und bildet meist nur kurze Zeiträume ab. Unsere Lösung erfasst Bewegungen dagegen kontinuierlich. So lassen sich auch seltene, aber kritische Situationen entdecken und Abläufe auf Grundlage objektiver Daten optimieren.“
Die Integration kann parallel zum laufenden Betrieb erfolgen. Kameras und omlox-Infrastruktur werden installiert, kalibriert und schrittweise in Betrieb genommen. Längere Produktionsstillstände lassen sich dadurch vermeiden; das System kann während des Hochlaufs iterativ angepasst werden.
Engpässe automatisch vergleichen
Digitale Spaghetti-Diagramme lassen sich automatisch für einzelne Schichten, bestimmte Wochen oder Zeiträume vor und nach einer Layoutänderung erzeugen und mit Kennzahlen verknüpfen. Unternehmen können Veränderungen vergleichen, ohne für jede Untersuchung erneut Personal für manuelle Studien einzusetzen.
Auch der Datenschutz ist berücksichtigt. Die Bildverarbeitung läuft direkt auf der Kamera. Nach außen werden ausschließlich abstrahierte Positions- und Bewegungsdaten übertragen, keine Bilddaten oder identifizierenden Merkmale. Personen erscheinen lediglich als neutrale, pseudonyme Objekte. Im Mittelpunkt stehen Bewegungsmuster und Prozessabläufe, nicht die Identifikation einzelner Beschäftigter.
Mehr Transparenz für Produktion und Logistik
Die Kombination aus KI-basierter Echtzeitlokalisierung, Embedded Vision und omlox schafft eine durchgängige Sicht auf Personen-, Material- und Prozessflüsse. Unternehmen können ihre Materialflussanalyse verbessern und Produktionslogistik sowie Intralogistik gezielt optimieren.
„Ohne kontinuierliche räumliche Transparenz bleiben viele Ursachen für Ineffizienzen verborgen“, fasst Flatt zusammen. „Unsere Arbeiten zeigen, wie KI-basierte Echtzeitlokalisierung und offene Standards dazu beitragen, Produktions- und Logistikprozesse objektiv zu analysieren und nachhaltig zu verbessern.“
IMAGO Technologies stellt auf der VISION 2026 (6.-8.10.2026, Messe Stuttgart) in Halle 8, Stand 8C26 aus.
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