Das Qualitätsmanagement ist einer der zentralen Aufgabenbereiche für Industrieunternehmen. Das frühzeitige Erkennen von Problemen in der Produktion spielt eine wichtige Rolle. Je früher ein Mangel erkannt ist, desto kostengünstiger lässt er sich in der Regel beheben. Um Fehler zu identifizieren, bedienen sich Hersteller oftmals visuellen und akustischen Messungen. In der Automobilindustrie sind dies beispielsweise Lackeinschlüsse und auffällige Motorgeräusche. Manuelle Arbeit spielt bei der Kontrolle immer noch eine wichtige Rolle. Was in der kleinen Manufaktur einfach zu realisieren ist, stößt in der modernen Industrielandschaft immer häufiger an Grenzen. Neben hohen Kosten für den manuellen Prüfaufwand sind komplexere Produktionsprozesse und der Trend zu Losgröße 1 Gründe dafür.
Qualitätssicherung in der Produktion mit KI
Eine KI, die die Spreu vom Weizen trennt
So lief es früher
Dann kommt KI ins Spiel
Mit KI sind die Verantwortlichen in der Lage, visuelle und akustische Messungen zu automatisieren. Möglich wird das durch die Fähigkeit von KI-Lösungen, Muster zu erkennen. Die Expertinnen und Experten trainieren dazu die Anwendung mit der Aufzeichnung von Prüfvorgängen. Sie vermitteln dem KI-System anhand von Fotos sowie Video- und Tonaufnahmen der Zwischen- und Endprodukte, ob ein Mangel vorliegt oder nicht. Ein trainierter Algorithmus ist dann in der Lage, Probleme zu identifizieren. Entspricht die Prognosequalität der definierten Zielsetzung, ist die Anwendung für Unternehmen im realen Produktionsprozess einsatzbereit.
So ist es jetzt
Die KI-Lösung unterstützt die Qualitätskontrolle über den gesamten Produktionsprozess hinweg. Sie bewertet Ergebnisse, weist auf Abweichungen hin, hilft bei der Fehlersuche und kategorisiert eigenständig in „Prüfung bestanden“ und „Prüfung nicht bestanden“. Unternehmen gestalten ihre Qualitätssicherung damit flächendeckender und detaillierter. Sie reduzieren den manuellen Aufwand – und das, ohne dass die Kosten steigen.
KI-Anwendungen stoßen die Tür für Automatisierung in der Qualitätsprüfung weiter auf. Gerade ihre Fähigkeit zum Umgang mit Bild-, Ton- oder Videomaterial erlaubt völlig neue Anwendungsfälle. Prüfungen werden in Phasen möglich, in denen sich das bisher nicht rechnete oder nicht umsetzbar war.
Markus Merder, Bereichsleiter Manufacturing Industry, adesso SE
Für wen eignet sich dieser Ansatz?
Produzierendes Gewerbe und Industrie
Für wen im Unternehmen ist der Anwendungsfall interessant?
Für alle Verantwortlichen im Qualitätsmanagement und in der Produktion
Hintergründe für die technisch Interessierten:
Mustererkennung
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Künstliche Intelligenz ist kein Ersatz für menschliche Diskussion
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