KI Qualitätskontrolle: Aufwendige Qualitätsprüfungen mit KI automatisieren
Ziel der Qualitätskontrolle ist es, Reklamationen zu vermeiden und Produktionsprozesse zu optimieren. In vielen Betrieben werden Qualitätskontrollen noch händisch von Mitarbeitern in Form von Stichproben oder einer Endkontrolle durchgeführt, weil bisherige Kamerasysteme nicht ausreichend gut funktionieren. Dadurch steigt nicht nur das Gefahrenpotenzial, das Fehler übersehen werden, sondern der aktuelle Prüfprozess bindet wertvolle Mitarbeiterzeit in Zeiten von Fachkräftemangel.
Hier kann KI in der Qualitätskontrolle die Lösung sein, weil wichtige Stationen im Produktionsprozess automatisch überwacht und Fehler zuverlässig erkannt werden, ohne Mitarbeiterzeit zu binden. Mehr zu den vielfältigen Vorteilen von KI-basierten Qualitätskontrollen finden Sie in diesem Artikel.
Was ist KI-basierte Qualitätskontrolle?
Die KI-basierte Qualitätskontrolle verbindet übliche Industriekameras mit künstlicher Intelligenz, um die Überprüfung von Produkten auf Fehler und Mängel zu automatisieren. Anders als traditionelle Verfahren, bei denen entweder manuell geprüft oder klassische industrielle Bildverarbeitungssysteme eingesetzt werden, analysiert ein KI-System Daten mit Hilfe von Algorithmen, die aus großen Datenmengen lernen.
KI bedeutet in diesem Zusammenhang drei Dinge:
Damit unterscheiden sich KI-basierte Kamerasysteme zur Qualitätskontrolle stark von klassischen Kamerasystemen, die oft starr programmiert sind und bei Abweichungen schnell an ihre Grenzen stoßen.
Gegenüberstellung: Mensch vs. klassische Kamerasysteme vs. KI Qualitätskontrolle
Egal, ob Sie an Qualitätskontrollen im Wareneingang, -ausgang oder an Inline-Kontrollen denken, prinzipiell gibt es drei Möglichkeiten mit jeweils zwei unterschiedlichen Ansätzen. Die nachfolgende Grafik zeigt Ihnen alle Lösungsmöglichkeiten, um Qualitätskontrollen durchzuführen. Die entscheidenden Fragen für Sie sind:
a) Mensch vs. Kamera mit Bildvergleich vs. Kamera mit KI Ansatz?
b) Wo ist der Hebel hinsichtlich Ausschussvermeidung & Kosteneinsparung?
Vorteile der KI-basierten Qualitätskontrolle im Vergleich zu anderen Lösungen
Robustheit
Herkömmliche Kamerasysteme, die über Bildvergleiche arbeiten, erkennen Staub, Schattenwürfe oder verändernde Lichtverhältnisse als Fehler. Oder Vibrationen führen dazu, dass Bilder nicht korrekt aufgenommen und abgeglichen werden können. Klassische Systeme detektieren viel Pseudoausschuss, gerade, wenn die Umgebungsbedingungen nicht ganzjährig gleichbleibend sind. Externe Faktoren müssen dann über Parametrierung in der Software definiert werden, was sehr aufwendig und wiederum fehleranfällig ist. Der KI-Ansatz ist deshalb robuster gegenüber Bewegung und externen Faktoren, weil konkrete Fehlerbilder antrainiert werden. Die KI weiß klar zu unterscheiden zwischen Staub, Schatten oder konkreter Fehler, wie ein Kratzer, etc.
Einfache Anlernphase
Bei klassischen Kamerasystemen wird ein Algorithmus programmiert und Abweichungen vom Gutbild über Parameter beschrieben. Bei einer KI reicht es, Beispielbilder Ihrer Gutware und Fehlerbilder zu zeigen. Der Algorithmus definiert selbst die Muster, anhand dessen sich ein Fehlerbild von einem anderen unterscheidet. Die KI muss also im Live-Betrieb mit Produktionsdaten versorgt und anschließend mithilfe digitaler Zwillinge (synthetische Daten) angereichert werden, um zuverlässig Ihre Produkte und Fehlertypen zu lernen. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einen neuen Mitarbeiter anlernen. Ist sein Wissen einmal angelernt, kann man es copy & paste auf andere Anlagen übertragen und auf dem bestehenden Datensatz (Erfahrungswissen) aufbauen.
Kostengünstige Skalierung
Der KI-Ansatz ist ein datenbasierter Ansatz, der es Ihnen erlaubt, auf der bestehenden Datenbasis aufzubauen und zukünftig neue Fehler und Produkte schnell und einfach anzulernen oder das bestehende System auf andere Anlagen einfach auszurollen. Sie investieren einmal in die Digitalisierung Ihrer Produkte und Fehlerkatalog und können es fortan für alle Anlagen nutzen und weiter ausbauen. Sollten Sie neue Produkte herstellen und bisher unbekannte Fehler erzeugen, werden diese schnell erkannt, trainiert und im täglichen Prüfprozess implementiert.
In drei Schritten zur KI Qualitätskontrolle mit QUINTINA - Textilbeispiel
Schritt 1: Produktionsdaten sammeln
Für den Live-Betrieb wird die erforderliche Hardware ermittelt, die Ihre Fehler detektieren kann. Anschließend werden Echtbilder der Gutware und von den Fehlerbildern aufgenommen.
Schritt 2: Erzeugung synthetischer Daten
Aus den Produktionsdaten werden synthetische Daten generiert, um das KI-Training zu beschleunigen und abzusichern (Stichwort: Ausbalancierter Datensätze). Das ist ein iterativer Prozess mit Tests, wie gut die KI bereits Fehlerbilder verallgemeinert hat.
Schritt 3: Start der KI-Prüfung + Regelsystem
Sind die Fehlerbilder antrainiert, werden im letzten Schritt noch Regeln definiert, wie mit den erkannten Fehlern umgegangen werden soll. Hier wird festgelegt, was nach der Fehlerdetektion im einzelnen passieren soll (Stichwort: Schnittstellenlösung zu anderen Systemen).
Fazit: Warum jetzt auf KI setzen?
Die Qualitätskontrolle ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg produzierender Unternehmen. Fehlerhafte Produkte können nicht nur hohe Kosten verursachen, sondern auch den Ruf eines Unternehmens schädigen. Genau hier bietet die KI-basierte Qualitätskontrolle einen klaren Wettbewerbsvorteil: Sie arbeitet präziser, effizienter und zuverlässiger als traditionelle Verfahren.
Die Implementierung von KI in Ihre Unternehmensprozesse, ist eine langsame Transformation, die erfahrungsgemäß etwas Zeit braucht, um Ihre Mitarbeiter im Prozess abzuholen und erfolgreich einzubinden. Sollte das also ein interessantes Thema für Sie sein, dann zögern Sie nicht zu lang, um sich damit auseinanderzusetzen. Falls Sie Interesse an eine Potenzialanlyse für Ihren Betrieb haben, dann lassen Sie uns gerne persönlich miteinander sprechen.