• KI-gestützte Qualitätssicherung

    Für nachhaltige Qualitätsverbesserung!

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Einführung

Innerhalb industrieller Produktionsketten herrschen unterschiedliche Qualitätsanforderungen. Um diesen gerecht zu werden, setzen Unternehmen meist auf manuelle Qualitätsprüfungen. Diese sind i.d.R. jedoch fehleranfällig, aufwendig und teuer. Mit Hilfe von KI-Lösungen kann die Qualitätskontrolle in Echtzeit automatisiert und zuverlässig durchgeführt und detailgenau protokolliert werden. So lassen sich Fehler in der Produktion und Logistik schnell und effektiv identifizieren und vermeiden.

Zum aktuellen Stand

Eines der größten Themenfelder im Bereich KI stellt die Bilderkennung dar. Diese ist wiederum eine der wichtigsten Voraussetzungen für die KI-gestützte Qualitätssicherung. Entwicklungen auf diesem Gebiet sind in den vergangenen Jahren stark fortgeschritten. Aufgrund des hohen Investitionsvolumens, gerade großer Unternehmen, ist sowohl das Marktwachstum, als auch das Anwendungsspektrum kontinuierlich gestiegen.

Auch für kleine und mittelständische Unternehmen wird die Ausnutzung von Systemen zur automatisierten Qualitätssicherung zunehmend interessanter und wirtschaftlicher.

Technologieverbreitung

Prototypen und Demonstratoren vorhanden
Branchenübergreifender Einsatz
KMU geeignet?

Technologiebeschreibung

In die Produktionskette eingebundene Kamerasysteme liefern in Echtzeit Bilder der gerade hergestellten/verarbeiteten Produkte. Bildverarbeitungssoftware zur automatischen Bildauswertung kann durch KI Algorithmen produktspezifische Fehlerbilder (z. B. Risse, Fehlspritzungen, Überstände, geometrische Abweichungen), erkennen. Hierfür werden, anhand vieler auf die jeweilige Qualitätskontrolle und ihre individuellen Spezifikationen zugeschnittener Beispielbilder, komplexe künstliche neuronale Netze trainiert, um den jeweiligen Produktionsstandards gerecht zu werden.

Dank KI-Algorithmen können bei dauerhaft zuverlässiger Qualität auch kleinste Fehler gefunden werden, die in der manuellen Qualitätskontrolle häufig übersehen werden. Mit Hilfe der daraufhin automatisiert erstellten Qualitätsreports, können Korrelationen zwischen zum Beispiel der Einstellung von Maschinen im Produktionsprozess, Umgebungsparametern wie Druck, Temperatur oder Ähnlichem und der daraus resultierenden Qualität hergestellt und der Produktionsprozess so nachhaltig verbessert werden.

Erklärvideo

Mögliche Einsatzszenarios

  • Bauteilinspektion

  • Oberflächeninspektion

  • Schweißnahtkontrolle

  • Verpackungskontrolle

  • Lebensmittelverarbeitung

  • Erntekontrolle

Chancen für KMU

Zentrale Datenvernetzung und Überwachung der gesamten Produktionsqualität

Nachvollziehbarkeit und Nachweisbarkeit der Produktqualität

Ausschussminimierung

nachhaltiger Verbesserungsprozess des Produktes

Schrittweise Einführung einer KI-gestützten Qualitätssicherung

  • Schritt 1: Analyse Ist-Situation

    Zunächst wird die Ausgangssituation näher spezifiziert. Dazu zählt die Beantwortung folgender Fragen, um abschätzen zu können, ob KI-getriebene automatisierte Qualitätssicherung in dem vorliegenden Produktionsprozess eingesetzt werden kann:

    • Welche Problemklasse ist in Ihrer Qualitätssicherung relevant? (Risse, Montagefehler, Verschmutzung, Bruchstellen, Textprüfung, etc.)
    • Aus welchem Material sind Ihre hergestellten Bauteile?
    • Besteht die Möglichkeit, Kameras in den aktuellen Prozess zu integrieren?
    • In welchem Intervall müssen Objekte an einer Produktionslinie geprüft werden?

  • Schritt 2: Datenerfassung

    Grundvoraussetzung für die Implementierung einer KI-getriebenen automatisierten Qualitätssicherung ist die kontinuierliche Erhebung großer Datenmengen. Eine Ausrüstung der Produktionsanlage mit entsprechenden Kameras muss daher zwangsläufig gegeben sein.

    Sind die Anlagen nicht dazu in der Lage entsprechende Bilddaten zu generieren, muss gegebenenfalls ein Aufrüsten vorgelagert stattfinden.

  • Schritt 3: Datenaustausch

    Die Auswertung und Verarbeitung der entstehenden Datenmengen kann nur dann stattfinden, wenn ein Datenaustausch zwischen der Kameras in der Produktionsanlage, Cloud und Bildverarbeitungssoftware erfolgen kann. Schnittstellen und Analysemöglichkeiten müssen somit definiert werden.

    Weiterhin ist die entsprechende Bildverarbeitungssoftware auszuwählen bzw. zu implementieren.

  • Schritt 4: Nutzung

    Durch die Erhebung großer Datenmengen und deren Analyse kann eine automatisierte Qualitätssicherung durchgeführt werden. Fehlerhafte Produkte können so automatisiert erkannt und aussortiert werden.

    Basierend auf den gesammelten Daten können gesamtheitliche Reports über die Produktqualität erstellt werden und häufige Fehlerquellen im Produktionsprozess iterativ identifiziert, analysiert und behoben werden. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess kann somit eingeleitet werden.

Sie brauchen Unterstützung bei der Einführung von KI-gestützter Qualitätssicherung in Ihrem Unternehmen? Kontaktieren Sie uns!

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