In der Fertigungsindustrie war die manuelle Qualitätskontrolle lange Zeit der Standard zur Fehlererkennung. Mit steigenden Qualitätsanforderungen und komplexeren Produktionsprozessen stößt diese Methode jedoch an ihre Grenzen. Zu den Herausforderungen gehören die Fehleranfälligkeit, da manuelle Prüfungen stark von der Erfahrung und Tagesform der Prüfer abhängen, die Zeitintensivität, die die Produktionsgeschwindigkeit reduziert, und die eingeschränkte Skalierbarkeit, da große Produktionsumgebungen schwer vollständig überwacht werden können. Zudem fehlt es oft an einer lückenlosen Dokumentation, die für Audits oder Prozessoptimierungen notwendig ist. Vor diesem Hintergrund setzen immer mehr Unternehmen auf eine automatische Qualitätskontrolle, die Fehler frühzeitig erkennen und vermeiden, bevor sie den Produktionsprozess negativ beeinflussen.

„Die Fehlererkennung hat sich um 100% verbessert – wir erkennen einen Fehler direkt, wenn er auftritt und nicht nach 4-8 Stunden in der Prüfung. Zudem konnten wir je Schicht einen externen Prüfer einsparen, zusätzlich die Scrap-Kosten senken und die Ursache für maschinelle Probleme sofort erkennen.“

Christian Berger, Head of New Technologies and Digitalization, WILO SE

Das Wichtigste in Kürze

Automatisierte Qualitätskontrolle nutzt KI-basierte Bildverarbeitung und Deep Learning, um Fehler in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern

Einsatzbereiche wie Oberflächenprüfung, Klassifizierung, Produktgüte und Identifikation ermöglichen eine lückenlose Qualitätsüberwachung, die die Produktionsprozesse effizienter und kostengünstiger macht.

Vorteile: Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit, höhere Produktionsgeschwindigkeit, konstante Produktqualität und proaktive Fehlervermeidung

Regelbasiert vs. KI-basiert

Lösungsmöglichkeiten für automatische Qualitätskontrolle

Die Grundlage jeder automatisierten Qualitätskontrolle bildet die digitale Bildgebung. Die Auswertung dieser Bilddaten erfolgt entweder durch die klassische industrielle Bildverarbeitung, die auf vordefinierten, regelbasierten Algorithmen basiert, oder durch Computer-Vision-Systeme, welche Methoden des maschinellen Lernens nutzen. Diese technologischen Ansätze lassen sich somit in regelbasierte und KI-basierte Verfahren unterteilen.

Regelbasiert
Der regelbasierte Ansatz der automatischen Qualitätsprüfung nutzt festgelegte Schwellenwerte und Fehlerkriterien verwendet, um zu überprüfen, ob ein Produkt den Qualitätsanforderungen entspricht. Diese Methode ist einfach und schnell, jedoch nicht so flexibel, wenn es um komplexe oder unvorhergesehene Fehlerarten geht.

KI-gestützt
Die KI-Qualitätskontrolle nutzt Machine Learning (ML) und Deep Learning-Algorithmen, um Fehler intelligent zu erkennen, auch in unvorhergesehenen Szenarien. KI-gestützte Systeme können nicht nur Abweichungen von Qualitätsstandards identifizieren, sondern auch Lernprozesse aus vergangenen Fehlern initiieren, um zukünftige Fehler zu vermeiden.

Systeme zur automatischen Qualitätsprüfung im Vergleich

Kriterium

Regelbasierte Systeme

KI-basierte Systeme

Erkennungsgenauigkeit

Begrenzte Fähigkeit bei komplexen Defekten

Präzise auch bei variierenden Fehlerbildern z. B. auf spiegelnen Oberflächen

Flexibilität

Statisch, benötigt manuelle Anpassungen

Adaptives Lernen und automatische Verbesserung
mit jedem analysierten Bild

Fehlalarme (False Positive)

Häufig, durch starre Regeln

Drastisch reduziert durch intelligentes Mustererkennen

Skalierbarkeit

Aufwändig bei steigenden Produktionsmengen

Einfach skalierbar für jede Produktionsgröße

Kosten

Niedrig bis Mittel

Mittel bis Hoch

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Deep Dive in die KI-Qualitätskontrolle: Von Bildaufnahme bis Ergebnis

1. Bildaufnahme und Datensammlung

Die KI-gestützte Qualitätskontrolle beginnt mit der Bildaufnahme der hergestellten Teile mittels hochauflösender Kamerasysteme. Die Kameras erfassen die visuelle Darstellung von Bauteilen und stellen sicher, dass jedes Produkt während des Produktionsprozesses kontinuierlich überprüft wird.

2. Datenaufbereitung und Annotation

Die aufgenommenen Bilder werden für das Training der KI-Modelle vorbereitet. In dieser Phase erfolgt die Annotation von Bilddaten, um der KI beizubringen, was ein „fehlerhaftes“ Bauteil im Vergleich zu einem „fehlerfreien“ Bauteil ist.

3. KI-Training

Der entscheidende Schritt ist das Training des KI-Modells. Mit einer großen Menge an Trainingsdaten (fehlerhafte und fehlerfreie Teile) lernt das Modell, Muster zu erkennen, die menschlichen Prüfern möglicherweise entgehen. Durch Deep Learning kann die KI die kleinsten Abweichungen und Defekte in den Bauteilen erkennen, ohne dass jedes Detail manuell programmiert werden muss.

  • Supervised Learning: Zuerst wird das Modell mit bekannten Fehlerbildern trainiert.
  • Unsupervised Learning: Das Modell kann später eigenständig neue Fehlerbilder erkennen, die nicht explizit trainiert wurden.

4. Fehlererkennung und Qualitätsbewertung

Sobald das KI-Modell trainiert ist, wird es in den Produktionsprozess integriert. In Echtzeit bewertet es jedes produzierte Bauteil und gibt eine Fehlerwarnung, wenn Abweichungen von den festgelegten Qualitätsstandards auftreten.

5. Feedback und kontinuierliches Lernen

Das System sammelt fortlaufend Daten und passt seine Modelle kontinuierlich an, um die Fehlererkennung zu verbessern und auf neue Produktionsbedingungen zu reagieren. Dies führt zu einer stetigen Optimierung der Qualitätssicherung und zur Reduktion von Fehlern im Produktionsprozess.

Prozess automatische Qualitätskontrolle

Einsatzmöglichkeiten und Vorteile

Automatische Qualitätskontrolle mit AI.SEE™

AI.SEE™ ist eine KI-basierte Lösung von elunic, die speziell für automatische Qualitätskontrollen in der Fertigung entwickelt wurde. Durch den Einsatz von Deep Learning und intelligenten Bildverarbeitungssystemen ermöglicht AI.SEE™ eine lückenlose und fehlerfreie Qualitätsprüfung entlang der gesamten Produktion. Die Lösung findet u. a. Anwendung in diesen Einsatzbereichen:

Oberflächenprüfung

Die Oberflächenprüfung ist einer der häufigsten Anwendungsbereiche der automatisierten Qualitätskontrolle. KI-gesteuerte Kamerasysteme können in Echtzeit kleinste Oberflächenfehler wie Kratzer, Dellen oder Risse erkennen. Diese Fehler, die für das menschliche Auge oft unsichtbar sind, können in der Fertigungslinie identifiziert werden, bevor sie den Produktionsprozess oder das Endprodukt beeinträchtigen.

Klassifizierung

In der Klassifizierung wird KI genutzt, um Produkte nach bestimmten Merkmalen oder Qualitätskriterien zu sortieren. Dies wird insbesondere in der automatischen Sortierung von Bauteilen eingesetzt, die auf Basis ihrer Form, Größe oder Qualität kategorisiert werden müssen. Durch den Einsatz von Deep Learning wird das System immer präziser und effizienter.

Produktgüte

Die Produktgüte wird durch die KI-gestützte Analyse kontinuierlich überprüft. Das System erfasst und vergleicht Produktionsdaten, um Qualitätsstandards zu gewährleisten. KI-Modelle können nicht nur Produktfehler erkennen, sondern auch die Produktgüte in Bezug auf festgelegte Spezifikationen überwachen, was eine konstante Produktqualität sicherstellt.

Identifikation

Die Identifikation von Bauteilen oder Produkten ist entscheidend für die Rückverfolgbarkeit und die Vermeidung von Fehlern in der Produktion. Mithilfe von optischer Erkennung und KI-gesteuerter Bildverarbeitung können Produkte eindeutig identifiziert und fehlerhafte Teile sofort ausgesondert werden. Dies spielt eine große Rolle in Produktionslinien, wo jede Komponente einer strengen Qualitätsprüfung unterzogen wird.

Die Vorteile auf einen Blick

Effizienzsteigerung

Durch die automatische Fehlererkennung in Echtzeit werden manuelle Prüfungen schneller und zuverlässiger durchgeführt.

Kostensenkung

Fehler, die zu Nacharbeiten oder Ausschuss führen könnten, werden bereits während des Produktionsprozesses identifiziert, was Kosten reduziert.

Prozessoptimierung

Die kontinuierliche Datenerfassung und Analyse ermöglicht es, Produktionsprozesse ständig zu verbessern.

Zuverlässigkeit und Konsistenz

Die KI-gestützte Qualitätskontrolle bietet eine konstante und fehlerfreie Überwachung, die unabhängig von menschlichen Faktoren wie Ermüdung oder subjektiver Wahrnehmung funktioniert.

Erfolgsfaktoren für die Integration automatischer Qualitätsprüfung

Die erfolgreiche Integration der automatisierten Qualitätskontrolle erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Technologie, Mitarbeitern und bestehenden Systemen. Change Management spielt hierbei eine zentrale Rolle:

Schulung der Mitarbeiter

Mitarbeiter müssen mit der neuen Technologie vertraut gemacht werden und lernen, wie sie das KI-System optimal nutzen.

Anpassung der Produktionsprozesse

Das Status Quo muss hinterfragt werden, und der Produktionsprozess muss so angepasst werden, dass die automatische Qualitätsprüfung optimal integriert wird.

Akzeptanz und Vertrauen

Ein klarer Vorteil der automatisierten Fehlererkennung ist die Verlässlichkeit. Mitarbeiter müssen darauf vertrauen, dass das System Fehler korrekt erkennt, ohne ihre Verantwortung zu übernehmen.

Die Zukunft der Qualitätskontrolle in der Produktion

Die automatische Qualitätskontrolle mit KI ist der nächste Schritt in der Industrie 4.0. Sie ermöglicht eine präzisere, schnellere und kosteneffizientere Qualitätssicherung. Mit AI.SEE™ können Unternehmen ihre Produktionsprozesse optimieren, Fehler frühzeitig erkennen und die Produktqualität signifikant steigern. Die Integration dieser Technologien erfordert zwar initialen Aufwand, bringt jedoch langfristig erhebliche Vorteile.

Häufig gestellte Fragen

  • Die automatische Qualitätskontrolle ist ein Verfahren, bei dem KI-gestützte Systeme und Bildverarbeitungstechnologien eingesetzt werden, um Fehler in Echtzeit zu erkennen und zu vermeiden. Dabei erfassen Kameras hochauflösende Bilder von Bauteilen, die anschließend von einer KI-Software analysiert werden. Durch den Einsatz von Machine Learning kann das System selbstständig lernen, fehlerfreie und fehlerhafte Produkte zu unterscheiden, wodurch manuelle Prüfungen weitgehend ersetzt oder ergänzt werden.

  • Die automatische Qualitätsprüfung mit KI bietet zahlreiche Vorteile gegenüber manuellen Prüfverfahren:

    • Höhere Präzision: Selbst kleinste Fehler werden zuverlässig erkannt.
    • Echtzeit-Fehleranalyse: Fehler werden unmittelbar gemeldet, sodass sofortige Korrekturen möglich sind.
    • Kosteneinsparungen: Weniger Ausschuss und geringere Nacharbeitskosten.
    • Lückenlose Dokumentation: Automatische Erfassung aller Prüfergebnisse für Audits und Prozessoptimierungen.
    • Skalierbarkeit: Einsetzbar in verschiedensten Einsatzbereichen wie Oberflächenprüfung, Klassifizierung, Produktgüte und Identifikation.
  • Automatisierte Qualitätsprüfung findet Anwendung in zahlreichen Industriebereichen, darunter:

    • Oberflächenprüfung: Erkennung von Kratzern, Rissen und Dellen an Bauteilen.
    • Klassifizierung: Sortierung von Produkten nach Qualität und Merkmalen.
    • Produktgüte: Sicherstellung der Einhaltung von Qualitätsstandards während der Fertigung.
    • Identifikation: Rückverfolgbarkeit von Bauteilen durch Seriennummernerkennung und Prüfmarken.
  • Bei einer regelbasierten Qualitätskontrolle werden feste Toleranzen und Fehlerkriterien definiert, die ein System abgleicht. Diese Methode ist zuverlässig, kann aber keine neuen oder komplexen Fehlerbilder erkennen. Eine KI-gestützte Qualitätskontrolle nutzt hingegen Machine Learning, um Muster und Anomalien zu identifizieren. Das System verbessert sich kontinuierlich durch neue Daten und kann selbstständig ungewöhnliche Fehler erkennen, die zuvor nicht programmiert wurden.

  • Damit eine automatische Qualitätsprüfung mit KI erfolgreich eingeführt werden kann, sollten Unternehmen:

    • Datenqualität sicherstellen: Hochwertige Bilddaten sind essenziell für ein zuverlässiges KI-Training.
    • Mitarbeiter schulen: Der Umgang mit neuen Technologien erfordert Akzeptanz und Know-how.
    • Bestehende Systeme integrieren: Eine reibungslose Anbindung an die bestehende Produktionslinie ist entscheidend.
    • Change Management aktiv gestalten: Klare Prozesse und Verantwortlichkeiten helfen bei der Umstellung von manuellen auf automatisierte Prüfungen.
  • AI.SEE™ ist so konzipiert, dass es sich flexibel in bestehende Fertigungsprozesse einbinden lässt. Dank modularer Softwarearchitektur kann das System mit bestehenden Kamerasystemen und Produktionsanlagen kombiniert werden. Die Integration erfolgt in wenigen Schritten:

    1. Anbindung an Kamerasysteme und Sensorik.
    2. KI-Training mit bestehenden Produktionsdaten.
    3. Echtzeit-Analyse und kontinuierliche Optimierung.
    4. Nutzung der gewonnenen Daten zur Prozessverbesserung.

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elunic AG

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