Fachartikel
Optische Qualitätskontrolle trifft Künstliche Intelligenz
Von LMIS
Optische Qualitätskontrolle: Wettbewerbsfähig mit KI
In der heutigen globalisierten Welt herrscht hoher Wettbewerb. Unternehmen sind bestrebt, höchste Qualitätsstandards zu halten, um die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen, Kundenbindungen zu stärken und Reklamationskosten sowie -aufwände möglichst gering zu halten. Die manuelle Qualitätskontrolle ist eine repetitive und ermüdende Aufgabe für Mitarbeitende. Und all das in Zeiten des Fachkräftemangels, in der Mitarbeitende an anderen Stellen benötigt werden.
Die Verbindung von optischer Bildverarbeitungstechnologie mit fortschrittlichen KI-Lösungen ermöglicht es Unternehmen, die Qualität ihrer Produkte auf neue Weise zu überwachen und zu optimieren.
Warum ist die optische Qualitätskontrolle wichtig?
Die optische Qualitätskontrolle gewährleistet Produktqualität, Kundenzufriedenheit und den langfristigen Erfolg eines Unternehmens. In sicherheitskritischen Branchen wie der Automobil- oder Luftfahrtindustrie ist die Qualitätskontrolle lebenswichtig, da Fehler schwerwiegende Folgen haben können. Rechtliche Vorschriften zwingen Unternehmen außerdem dazu, Qualitätsstandards einzuhalten, um rechtliche Probleme zu vermeiden.
Eine effiziente optische Qualitätskontrolle spart langfristig Kosten, da Fehler vermieden und somit teure Rückrufaktionen und Reparaturen verhindert werden. Eine hohe Produktqualität wiederum verbessert den Ruf eines Unternehmens und erhöht die Wettbewerbsfähigkeit. Die Effizienz wird gesteigert, indem Produktionsprozesse optimiert und die Ausschussrate reduziert werden. Nicht zuletzt sorgt eine bessere optische Qualitätskontrolle für Nachhaltigkeit, da sie weniger Verschwendung verursacht und die Umweltauswirkungen minimiert.
Traditionelle Methoden der optischen Qualitätskontrolle vs. KI-gestützte Ansätze
In der Welt der optischen Qualitätskontrolle gibt es seit langer Zeit etablierte Methoden, die auf menschlicher Beobachtung und manueller Inspektion beruhen. Diese traditionellen Ansätze haben zwar ihren Wert bewiesen, haben jedoch einige klare Einschränkungen. Menschliche Inspektoren sind anfällig für Ermüdung und subjektive Urteile. Das kann dazu führen, dass Fehler oder unregelmäßige Muster übersehen werden. Zudem sind diese Methoden oft zeitaufwendig, insbesondere bei großen Produktionsvolumina.
Im Gegensatz dazu nutzen KI-gestützte Ansätze der optischen Qualitätskontrolle maschinelles Lernen und Bildverarbeitungsalgorithmen, um Kontrollaufgaben zu automatisieren. Diese Systeme können große Mengen von Bildern in Echtzeit analysieren und dabei Präzision und Geschwindigkeit bieten, die menschliche Inspektoren übertreffen. KI-Modelle lernen aus Beispieldaten und können Fehler, Mängel oder Abweichungen mit außergewöhnlicher Genauigkeit identifizieren. Darüber hinaus sind sie rund um die Uhr einsatzbereit und können in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt werden.
Viele Unternehmen greifen bereits auf Systemlösungen zurück. Mit KI werden Ihre Prozesse noch schneller, besser und einfacher.
Doch KI kann noch viel mehr. In unseren Artikeln zeigen wir Ihnen, welche Lösungen wir für Kundinnen und Kunden realisiert haben. Hier können Sie sich beispielsweise über unsere Demo-Version der Belegerkennung mit KI informieren.
Wie funktioniert die optische Qualitätskontrolle mit KI?
Wir wissen jetzt also, warum die optische Qualitätskontrolle für Unternehmen gerade in der Produktion wichtig ist. Wir wissen auch, dass sie sich von der traditionellen umständlichen Form weiterentwickelt hat. Wir erklären Ihnen, wie die optische Qualitätskontrolle mit KI funktioniert.
Datenerfassung und Bildbearbeitung
Zur Erfassung von Produktbildern oder -videos werden hochauflösende Aufnahmen von den zu überprüfenden Objekten gemacht. Diese Bilder werden dann an KI-Modelle weitergegeben, die für die optische Qualitätskontrolle trainiert wurden. Die KI verwendet komplexe Algorithmen, um Bilder zu analysieren und nach vordefinierten Qualitätskriterien zu scannen.
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Während des Trainingsprozesses werden der KI Tausende von Beispielbildern gezeigt, die fehlerfreie und fehlerhafte Produkte darstellen. Die Modelle lernen, Muster und Unterschiede zwischen diesen Bildern zu erkennen. Sie entwickeln ein Verständnis dafür, welche Merkmale auf Qualitätsprobleme hinweisen können, sei es ein Kratzer auf einer Oberfläche oder ein fehlendes Bauteil.
Training von KI-Modellen für die Fehlererkennung
Sobald die KI-Modelle trainiert sind, können sie in Echtzeit zur optischen Qualitätskontrolle eingesetzt werden. Die Modelle analysieren die aktuellen Bilder oder Videos und vergleichen sie mit ihrem gelernten Wissen. Wenn sie Abweichungen oder Mängel erkennen, lösen sie Alarme aus oder markieren die defekten Stellen auf den Bildern. Dies ermöglicht es den Betreibern, schnell auf Qualitätsprobleme zu reagieren, die Produkte auszusortieren und den Herstellungsprozess zu optimieren.
Die optische Qualitätskontrolle mit KI haben wir auch im KNIPEX-Forum vorgestellt. Wie die LMIS bei KNIPEX ankam, können Sie in unserem Artikel nachlesen.
Die Vorteile der KI-basierten optischen Qualitätskontrolle
Insgesamt ermöglicht die KI-basierte Qualitätskontrolle eine erhebliche Steigerung der Produktionsqualität und Effizienz. Das führt letztendlich zu verbesserten Produkten, geringeren Kosten und höherer Kundenzufriedenheit. Diese Vorteile machen KI zu einem wesentlichen Werkzeug in der Industrie. Aber was bedeutet das im Detail?
Verbesserte Genauigkeit und Effizienz
KI-Systeme identifizieren im Zuge der optischen Qualitätskontrolle selbst kleinste Abweichungen oder Mängel in Produkten, die für das menschliche Auge oft schwer zu erkennen sind. Dies steigert die Fehlererkennung und -klassifizierung signifikant. Produkte, die nicht den Standards entsprechen, werden zuverlässig erkannt, was Ausschuss und Qualitätsprobleme minimiert. Dies ist insbesondere in Branchen wie der Medizin- und Luftfahrtindustrie von entscheidender Bedeutung, wo die kleinste Unregelmäßigkeit schwerwiegende Konsequenzen haben kann.
KI-basierte Systeme können Tausende von Produkten in kürzester Zeit überprüfen, ohne Ermüdung oder menschliche Begrenzungen. Dies ermöglicht eine erhebliche Beschleunigung der Kontrollprozesse. Im Vergleich zur manuellen Inspektion, die oft zeitaufwendig ist und menschliche Arbeitskraft erfordert, können KI-Systeme die Produktionsgeschwindigkeit mit der optischen Qualitätskontrolle erheblich steigern. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und einer schnelleren Markteinführung von Produkten.
Reduzierung von Fehlalarmen
KI-Systeme sind präzise und zuverlässig darin, Fehler und Abweichungen bei einer optischen Qualitätskontrolle zu erkennen. Das führt zu einer drastischen Verringerung falsch-positiver Ergebnisse. Dies minimiert nicht nur Kosten und Ressourcenverschwendung, sondern erhöht auch die Gesamtproduktivität. Produktionslinien laufen reibungsloser und es treten weniger Unterbrechungen durch falsch ausgesonderte Produkte auf. Schließlich stellt KI sicher, dass nur tatsächlich defekte Produkte aussortiert und Arbeitskräfte sowie Materialien effizienter genutzt werden.
Skalierbarkeit und Anpassbarkeit
KI-Systeme sind wie Werkzeuge, die sich an verschiedene Produktionsanforderungen anpassen lassen. Das bedeutet, dass sie flexibel sind und speziell darauf trainiert werden können, nach bestimmten Standards und Fehlern zu suchen. Das Beste daran ist, dass man sie ziemlich schnell in laufende Produktionsprozesse einbinden kann – besonders praktisch, wenn sich Dinge ändern oder diese verbessert werden müssen. Diese Flexibilität macht KI in vielen Branchen nützlich. Sie bietet eine effiziente und präzise Methode für die optische Qualitätskontrolle, die sich leicht an unterschiedliche Anforderungen anpassen lässt.
KI-basierte Qualitätskontrolle in der Praxis
Klingt alles schön und gut – aber funktioniert das auch?
Ja, das funktioniert. Wir haben für viele Kunden individuelle Lösungen für eine KI-basierte optische Qualitätskontrolle gefunden und ihre Produktionsprozesse optimiert und beschleunigt. Wir erfinden das Rad nicht neu, aber heben die Fehler- und Anomalieerkennung auf ein neues Level.
Sie möchten mehr darüber erfahren? Dann kommen Sie mit unseren Experten ins Gespräch.