virebox - case BOLIDEN HARJAVALTA
Verbesserung industrieller Prozesse mit KI-basierter maschineller Bildverarbeitung
In der Grundstoffindustrie beginnen immer mehr Unternehmen, künstliche Intelligenz einzusetzen, um ihre Prozesse zu verbessern. Boliden Harjavalta in Finnland nutzt eine intelligente Bildverarbeitungslösung von Vire Labs, um die Qualität von Kupferkathoden zu überwachen und die Produktionsprozesse zu verbessern.
Boliden ist ein führendes europäisches Unternehmen der Metall-, Bergbau- und Hüttenindustrie. Boliden ist ein zukunftsorientiertes und innovatives Unternehmen, das Vorreiter bei der Automatisierung und Digitalisierung in seinem Bereich sein will – auch beim Einsatz von KI. In Finnland produziert Boliden Harjavalta hochwertiges Kupfer und Nickel für Industriekunden. Im Jahr 2021 kaufte Boliden Harjavalta eine KI-basierte Bildverarbeitungslösung von Vire Labs für die Qualitätskontrolle der Kupferkathoden.
Als Rohmaterial für die Kupferproduktion verwendet Boliden sowohl Kupferkonzentrat als auch recycelte Metalle. Das Rohmaterial enthält etwa 20 bis 30 Prozent Kupfer. Während des Schmelzprozesses in Harjavalta erhöht sich der Reinheitsgrad des Kupfers und erreicht 98 bis 99 Prozent. Die Kupferanodenplatten werden dann zur Elektrolyse in die nahe gelegene Stadt Pori geschickt, wo der Reinheitsgrad der Kupferkathoden 99,998 Prozent oder mehr beträgt.
Das System hilft uns, die kausalen Zusammenhänge in Bezug auf die Qualität der Produkte herauszufinden. Auf diese Weise können wir unsere Produktionsprozesse weiterentwickeln.
Juuso Karjala, Boliden
Eine intelligente Lösung für die Qualitätskontrolle
Früher wurde die Qualität der Kupferkathoden hauptsächlich mit dem menschlichen Auge geprüft, und von Zeit zu Zeit wurden die aus dem Prozess kommenden Platten auch fotografiert.
– Wir haben im Laufe der Jahre Tausende von Platten fotografiert und bewertet, aber es wurde kein automatisches Qualitätskontrollsystem eingesetzt. Für diese Aufgabe benötigen wir eine intelligente Bildanalyse, und eine solche Lösung war nicht verfügbar, bevor Vire Labs einsprang und uns mit der KI-Lösung half“, erklärt Jussi Lehtinen, Produktionsingenieur für Kupferelektrolyse bei Boliden Harjavalta.
Das KI-basierte Bildverarbeitungssystem, das Vire Labs an Boliden geliefert hat, besteht aus zwei Kameras, und beide Seiten jeder Kupferkathodenplatte werden am Ende des Produktionsprozesses fotografiert. Das Virebox.AI-System analysiert dann jedes Bild, bewertet die Qualität der Kathodenplatte und gibt die Informationen an das Produktionssystem weiter.
Die Kupferplatten erscheinen alle acht Sekunden zur Analyse. Bei jeder Platte werden drei Qualitätsparameter geprüft: die Ebenheit (oder Unebenheit) der Oberfläche, das Wachstum an den Rändern und die Verflechtung an den Rändern.
– Hinsichtlich der Ebenheit der Oberfläche gibt es vier Qualitätsklassen: S steht für hervorragende Qualität, A für gut, B für normal und C für Platten mit deutlichen Unebenheiten“, erklärt Juuso Karjala, Leiter der Kupferraffinerie von Boliden Harjavalta.
Da die Erscheinungen auf den Kathodenplatten sehr unterschiedlich sind, ist eine intelligente Analyse erforderlich. Zusätzlich zu den Parametern, die sich auf die Qualität des Produkts auswirken, kann es viele Arten von sichtbaren Dingen wie Streifen, Farbstoffe, hellere und dunklere Flecken geben, die bei der Qualitätsbewertung nicht berücksichtigt werden sollten. Ein herkömmliches maschinelles Bildverarbeitungssystem, das auf dem Vergleich von Bildern basiert, kann eine so schwierige Aufgabe nicht bewältigen.
Ein KI-basiertes System ist in der Lage, die Faktoren zu erkennen, die sich auf die Qualität der Kathode auswirken, und es kann eine zuverlässige Analyse durchführen, selbst wenn die analysierte Kupferkathode von allen vorherigen Platten abweicht. Das Modell des neuronalen Netzes wurde anhand mehrerer Bilder von Kupferkathoden unterschiedlicher Qualitätsklassen trainiert und ist in der Lage, Rückschlüsse auf die Qualität der Platten zu ziehen, so dass es die Parameter, die die Qualität des Produkts nicht beeinflussen, nicht berücksichtigt.
Das System funktioniert wie ein menschliches Auge, aber im Gegensatz zum Menschen ist das System automatisch und objektiv und arbeitet unermüdlich.
– Wir haben jetzt Zugriff auf die Datenhistorie aller von uns produzierten Kupferkathodenplatten. Das System hilft uns, die kausalen Zusammenhänge in Bezug auf die Qualität der Produkte herauszufinden, und auf diese Weise können wir unsere Produktionsprozesse weiterentwickeln, erzählt Juuso Karjala.
– Es ist auch einfacher, das Kundenfeedback zu analysieren, da wir im Nachhinein überprüfen können, wie die Qualität des an den Kunden gelieferten Produkts am Ende des Produktionsprozesses war. Der Reinheitsgrad des Kupfers ist nach der Elektrolyse immer sehr hoch, aber um den Prozess zu verbessern, wollen wir in der Lage sein, selbst kleinste Qualitätsabweichungen und die Gründe dafür zu erkennen, erklärt Karjala.
Die Kupferplatten erscheinen alle acht Sekunden zur Analyse. Bei jeder Platte werden drei Qualitätsparameter geprüft: die Ebenheit (oder Unebenheit) der Oberfläche, das Wachstum an den Rändern und die Verflechtung an den Rändern.
– Hinsichtlich der Ebenheit der Oberfläche gibt es vier Qualitätsklassen: S steht für hervorragende Qualität, A für gut, B für normal und C für Platten mit deutlichen Unebenheiten“, erklärt Juuso Karjala, Leiter der Kupferraffinerie von Boliden Harjavalta. Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
Jetzt erhalten wir ständig Daten über alle Faktoren, die sich auf die Qualität auswirken könnten, und ein blinder Fleck im Prozess wurde beseitigt.
Jussi Lehtinen, Boliden Harjavalta
Schnelle Integration
Das Projekt begann im April 2021. Die Entwicklung verlief schnell, und Ende des Jahres war alles getestet und in Betrieb.
– Jetzt erhalten wir ständig Daten über alle Dinge, die die Qualität beeinflussen könnten, und ein blinder Fleck im Prozess wurde beseitigt. Je länger das System im Einsatz ist, desto besser verstehen wir die Faktoren, die die Qualität unseres Produkts beeinflussen, erklärt Jussi Lehtinen.
Das Betriebsmodell von Vire Labs besteht aus drei Phasen. Im PoC (Proof of Concept) wird die Machbarkeit der Lösung getestet, was in der Regel ein paar Wochen dauert. Nach dem PoC wird ein Pilotprojekt mit dem Kunden durchgeführt. Im Fall von Boliden bestand das Pilotprojekt aus mehreren Iterationen über einen Zeitraum von sechs Monaten. Am Ende wird die Lösung vollständig in den Produktionsprozess des Kunden integriert.
Laut dem Systemingenieur Kimmo Viitala passte das Modell gut zu Boliden Harjavalta.
– Sowohl der PoC als auch das Pilotprojekt waren für uns extrem wichtig, und ohne sie wäre das Endergebnis nicht so gut gewesen. Wir hatten mehrere Iterationsrunden, und die Lösung, die wir jetzt im Einsatz haben, erfüllt alle Ziele und liefert alles, was vereinbart wurde.
– Wir werden die Entwicklungsarbeit fortsetzen und in diesem Jahr mindestens eine Iterationsrunde abschließen, erklärt Kimmo Viitala.
