Qualitätskontrolle in der Produktion: KI-basierte vs. menschliche Fehlerprüfungen
Qualitätskontrolle Produktion: Noch immer finden Qualitätsprüfungen in vielen Fertigungsbetrieben manuell durch Mitarbeiter statt. Beispielsweise durch Stich- oder Laufproben. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie zukünftig ohne Mitarbeiter zuverlässige Fehlerprüfungen durchführen.
Typische Situation in der Produktion - Qualitätskontrolle Produktion ist teuer & zeitaufwendig
Qualitätsprüfungen durch Mitarbeiter sind aufgrund der Personalkosten ein hoher Kostenblock in der QS. Außerdem sind Qualitätskontrollen durch Mitarbeiter zeitaufwendig und deshalb häufig auch Engpass in der Produktion.
Doch noch viele Verantwortliche in der QS glauben, dass manuelle Prüfungen der einzige Weg seien, um kleinste Fehler zuverlässig zu erkennen. Doch Dank der neuesten Entwicklungen in der KI & Technologie ist das längst überholt.
Warum verändert KI & Technologie alles in der Qualitätssicherung?
Es stimmt: Bisherige technische Lösungen und Messysteme für die Automatisierung in der QS waren bei weitem nicht so zuverlässig, wie menschliche Mitarbeiter. Kamera Qualitätskontrolle: Es wurden durch bisherige Kamerasysteme "Fehler" erkannt, die gar keine Fehler waren, sodass oftmals Pseudoausschuss generiert wurde.
Doch die Entwicklung der KI hat rasant neue Innovationen für die Qualitätskontrolle in der Produktion in verschiedensten Branchen hervorgebracht. So auch in der Bildverarbeitung von Kamerasystemen der neuesten Generation. Seitdem sich hochentwickelte KI-Algorithmen mit spezieller Kameratechnik verbinden lassen, können maschinelle Mitarbeiter erstellt werden, die Qualitätsprüfungen durchführen wie Menschen. Nur eben non-stop und zuverlässiger.
Vergleich zwischen Mensch, bisherigen Prüfsystemen und KI-gestützten Kameras
Menschliche Qualitätsprüfungen
Ein Mensch lernt typischer Fehlerbilder aufgrund von Schulungen und Bildbeispielen in der Praxis, die er als Erfahrung abspeichert. Taucht nun ein Fehler in einer bestimmten Variante am zu überprüfenden Objekt auf, kann der Mensch den Fehler erkennen und aufgrund seiner Erfahrung als IO oder NIO bewerten.
Vorteil
Nachteil
Bisherige Kamerasysteme
Kamera Qualitätskontrolle: Klassische Kamerasysteme verwenden Hell- / Dunkelvergleiche oder Pixelvergleiche für die Prüfung von Objekten. Ein Mitarbeiter definiert beispielsweise Grenzwerte für den Bildvergleich hinsichtlich IO und NIO Kriterien. Die Kamera macht also Bilder und vergleicht diese mit bestehenden Bildern und den definierten Grenzwerten.
Vorteil
Nachteil
KI-Kamerasysteme
Eine KI- basierte Kamera lernt wie ein Mensch aus typischen Fehlerbildern aus der Praxis. Diese Fehlerbilder werden als Erfahrung abspeichert. Taucht nun ein Fehler in einer bestimmten Variante am zu überprüfenden Objekt auf, kann die Kamera den Fehler erkennen und aufgrund der Erfahrung als IO oder NIO bewerten, wie ein Mensch. Der Graubereich zwischen IO und NIO kann hier allerdings auch klar definiert werden, sodass man eine objektive Einschätzung gewährleisten kann. Dadurch wird die automatisierte Qualitätskontrolle robust im Gegensatz zu der Qualitätskontrolle Kamera.
Vorteil
Nachteil
Fazit: KI-Kamerasysteme ersetzen menschliche Qualitätsprüfungen
Dank KI-Bildverarbeitung der gezielten Objekterkennung, können selbst aufwendige Qualitätsprüfungen in der Produktion automatisiert werden. Alles, was das menschliche Auge wahrnehmen kann, kann auch eine intelligente Kamera wahrnehmen. Durch das maschinelle Lernverahren wird ein KI-System einmalig trainiert, wie ein neuer Mitarbeiter und erkennt dann zuverlässig bekannte Fehlermuster. Dabei spielt es keine Rolle, ob beim Wareneingang, In-Line oder End-of-Line.