Vision-based smart workstation

Abstract

Industry 4.0 technologies are being adopted by manufacturing companies to improve production efficiency, quality, and process reliability. Because many production assembly processes still rely on manual work due to the flexibility required for complex and customized products, companies are seeking technologies to assist production operators. Manual assembly operations are prone to human error, which may lead to quality issues, production downtime, and increased costs.

The objective of this thesis is to evaluate the potential of a vision-based smart workstation to support manual assembly processes. The research focuses on the assembly of frequency converters in the production environment of a case company ABB. Different augmented reality (AR) and artificial intelligence (AI) technologies were first mapped and evaluated. Based on this evaluation, an AR operator guidance system provided by a company Arkite was implemented in a Proof of Concept smart workstation.

The system used a projector, a 3D sensor, and a vision sensor to guide operators through assembly steps and verify component placement. The implementation was tested in ABB’s production plant in Pitäjänmäki, Helsinki.

The results indicate that vision-based guidance can improve process standardization, reduce assembly errors, and support operator performance. The study demonstrates the potential of smart workstation technologies in improving intricate manual assembly processes in modern manufacturing.

Teollisuus 4.0 -teknologioita otetaan yhä laajemmin käyttöön teollisuudessa tuotannon tehokkuuden, laadun ja prosessien luotettavuuden parantamiseksi. Monet kokoonpanoprosessit perustuvat kuitenkin edelleen manuaaliseen työhön, koska monimutkaiset ja asiakaskohtaisesti räätälöidyt tuotteet vaativat joustavuutta tuotannolta. Tämän vuoksi yritykset etsivät uusia teknologioita tukemaan tuotantotyöntekijöitä. Manuaaliset kokoonpanotehtävät ovat alttiita inhimillisille virheille, jotka voivat johtaa laatuongelmiin, tuotannon pysähdyksiin sekä kasvaneisiin kustannuksiin.

Tämän diplomityön tavoitteena on arvioida konenäköön perustuvan älykkään työpisteen potentiaalia manuaalisten kokoonpanoprosessien tukemisessa. Tutkimus keskittyy taajuusmuuttajien kokoonpanoon taajuusmuuttajavalmistaja ABB:n tuotantoympäristössä. Työssä kartoitettiin ja arvioitiin ensin erilaisia lisätyn todellisuuden (AR) ja tekoälyn (AI) teknologioita. Arvioinnin perusteella Proof of Concept -älytyöpisteeseen toteutettiin Arkiten AR-pohjainen operaattoriohjausjärjestelmä.

Järjestelmä hyödyntää projektoria, 3D-sensoria ja konenäköanturia ohjatakseen operaattoria kokoonpanovaiheiden läpi sekä varmistaakseen komponenttien oikean asennuksen. Toteutusta testattiin ABB:n Pitäjänmäen tuotantolaitoksessa Helsingissä.

Tulokset osoittavat, että konenäköön perustuva ohjaus voi parantaa prosessin standardointia, vähentää kokoonpanovirheitä ja tukea operaattorien työskentelyä. Tutkimus osoittaa älykkäiden työpisteratkaisujen potentiaalin monimutkaisten manuaalisten kokoonpanoprosessien kehittämisessä nykyaikaisessa valmistavassa teollisuudessa.