Automatische Qualitätskontrolle mit KI: Präzise Fehlererkennung in der Produktion
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
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 |
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.
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
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:
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: Automatisierte Qualitätsprüfung findet Anwendung in zahlreichen Industriebereichen, darunter: 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: 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:
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