Fehlererkennung – Einsatz von KI bei der visuellen Qualitätsprüfung

Wir haben bereits darüber berichtet, wie wichtig es ist, fundierte Qualitätsmanagement in die Betriebsabläufe eines Herstellers zu integrieren. Die Nichteinhaltung bestimmter Qualitätsstandards kann nicht nur dem Ruf der Marke schaden, sondern auch zu Compliance-Problemen führen, sollte das Unternehmen strenge gesetzliche Anforderungen nicht erfüllen.

Daher investieren produzierende Unternehmen erhebliche Mittel in die Einführung von Instrumenten und Strategien, um die Ursachen von Qualitätsmängeln zu ermitteln und zu beseitigen.

In eher traditionellen Fertigungsumgebungen erfolgt die Fehlererkennung überwiegend manuell. Mit anderen Worten: Die Hersteller sind darauf angewiesen, dass Mitarbeiter jedes Produkt visuell prüfen und/oder testen, um sicherzustellen, dass es fehlerfrei ist.

In einigen relativ modernen Fertigungsbetrieben kommen verschiedene Arten von Anlagen und Maschinen zur visuellen Fehlererkennung zum Einsatz. Dieser Ansatz bietet einen Vorteil gegenüber der manuellen Qualitätsprüfung.

Fortgeschrittenere Fertigungsunternehmen sind noch einen Schritt weiter gegangen, um sowohl die Fehlererkennung zu verbessern als auch die Produktionseffizienz zu steigern. Sie haben begonnen, in künstliche Intelligenz (KI) und machine learning ML) zu investieren, um sicherzustellen, dass sie so viele fehlerhafte Produkte wie möglich erkennen, ohne dass eine manuelle Prüfung durch Menschen erforderlich ist, die sich als ressourcenintensiver und fehleranfälliger erwiesen hat.

Laut Fortune Business Insights werden Hersteller weltweit bis 2027 voraussichtlich 9,89 Milliarden US-Dollar für künstliche Intelligenz ausgeben.

In diesem Beitrag werden wir erörtern, warum Hersteller eine Kombination aus Computervision künstlicher Intelligenz einsetzen, um visuelle Qualitätsprüfungen zu optimieren und die mit Qualitätsmanagement verbundenen Kosten zu senken.

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Auch wenn der Einsatz von Arbeitskräften zur visuellen Erkennung von Qualitätsmängeln an Produkten auf den ersten Blick relativ einfach umzusetzen scheint, kann dies für den Hersteller auf lange Sicht größere Herausforderungen mit sich bringen. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Das menschliche Auge ist nicht immer scharfsichtig genug, um Unstimmigkeiten oder Mängel in der Produktqualität zu erkennen.

• Sollte ein Problem festgestellt werden, kann es ineffizient sein, die Informationen zu dokumentieren, nachzuverfolgen und an die zuständigen Mitarbeiter weiterzuleiten, damit diese Korrekturmaßnahmen ergreifen können.

• Bei zeit- und ressourcenintensiven Qualitätskontrollen kommt es in der Produktionslinie häufiger zu Engpässen. Dies führt zu Unterbrechungen der Arbeitsabläufe und anderer wichtiger Prozesse im Arbeitsalltag.

• Durch Qualitätskontrollen verursachte Ausfallzeiten an der Produktionslinie können zu Verzögerungen bei der Auftragsabwicklung und den Lieferzeiten führen, was die Unzufriedenheit der Kunden mit der Marke erhöht.

• Zudem treiben die aufgelaufenen unfertigen Erzeugnisse die Produktions- und Lagerkosten in die Höhe.

Kurz gesagt: Manuelle Sichtprüfungen stellen Hersteller oft vor Herausforderungen, die dem Unternehmen Kosten verursachen und die Produktionseffizienz beeinträchtigen. Diese Probleme treten in größeren Fertigungsbetrieben tendenziell stärker zutage, da sich das Problem durch die Ausweitung der manuellen Sichtprüfungen noch weiter verschärft.

Auch Hersteller, die auf hochwertige Prüfgeräte und Maschinen umgestellt haben, stehen vor ähnlichen Problemen. Zum Beispiel:

• Diese Maschinen werden oft noch von Menschen bedient, was wiederum das Risiko menschlicher Fehler und Unregelmäßigkeiten mit sich bringt.

• Herkömmliche Maschinen können sich nicht schnell an neue Produktänderungen anpassen. Stattdessen müssten Hersteller in neue Maschinen, eine Umrüstung oder umfangreiche Neuprogrammierung investieren.

• Diese Maschinen können jeweils nur wenige Arten von Fehlern erkennen.

Diese Herausforderungen haben Hersteller dazu veranlasst, in KI-gestützte Fehlererkennungssysteme zu investieren und diese einzuführen, um eine präzisere, umfassendere und effektivere Produktqualitätsprüfung zu ermöglichen und bisher manuelle Qualitätsmanagement zu automatisieren.

Mit der Weiterentwicklung der Fertigungstechniken und -prozesse hat sich auch die Technologie weiterentwickelt, die für deren effizienten Betrieb erforderlich ist. Industrie 4.0 hat der Fertigung eine ständig wachsende Palette an Möglichkeiten eröffnet, Maschinen, Geräte und Anlagen mit dem Internet zu vernetzen. Dieses Phänomen verschafft den Herstellern mehr Kontrolle und Einblick in jeden Prozess und jede Aufgabe, die in der Fertigung ausgeführt werden.

In den letzten Jahren ist es dank der Cloud-Computing-Möglichkeiten von Industrie 4.0 möglich geworden, KI in den Fertigungsprozess zu integrieren. Moderne Hersteller nutzen diese Entwicklung, um Computervision entlang der Produktionslinie mit KI-gestützten, cloudbasierten digitalen Tools zu kombinieren.

Diese Geräte zur Sichtprüfung (oft reichen einfache Webkameras völlig aus) senden Produktbilder an die Cloud. Ein gut programmierter machine learning analysiert diese dann, um mögliche Mängel und Abweichungen aufzuzeigen.

Anhand umfangreicher Produktdaten und Bilder ist der Algorithmus so programmiert, dass er selbst kleinste Abweichungen in der Produktqualität erkennt und damit die Fehlererkennung sogar über das hinaus verbessert, was das menschliche Auge leisten kann.

Wie bereits erläutert, bietet die Kombination aus KI- und Computervision zahlreiche Vorteile, die sich deutlich von der visuelle Qualitätskontrolle in der Fertigung. Zu diesen Vorteilen gehören:

• Durch die Beseitigung des Risikos menschlicher Fehler lässt sich die Zahl der Qualitätsmängel, die in die Produktion gelangen, erheblich senken.

• Der Algorithmus ist in der Lage, innerhalb von Sekunden mehrere Fehler an einem einzigen Produkt zu erkennen. Menschen und herkömmliche visuelle Prüfgeräte können in deutlich längerer Zeit möglicherweise nur wenige Fehler identifizieren.

• Das Personal muss geschult werden, um sich an neue Produktspezifikationen und -merkmale anzupassen, was zusätzlichen Zeit- und Ressourcenaufwand erfordert. Die KI muss zwar ebenfalls „trainiert“ werden, um Fehler zu erkennen, benötigt dafür jedoch deutlich weniger Zeit und menschlichen Aufwand.

• Im Gegensatz zum Menschen kann künstliche Intelligenz über die oberflächliche Fehlererkennung hinausgehen. Die Anwendungen ihrer machine learning liefern zudem weitere Einblicke in die Mängel und deren mögliche Ursachen.

• Während sich die manuelle Qualitätskontrolle bei steigendem Produktionsvolumen nur schwer skalieren lässt, lassen sich KI-gestützte Lösungen zur Qualitätskontrolle problemlos auf mehrere Produktionslinien und Fertigungsstandorte ausweiten und ermöglichen so eine effektivere Fehlererkennung.

Letztendlich geht es bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz und Computervision kann Herstellern enorme Vorteile bieten, indem sie eine zentrale Ursache für Ineffizienz beseitigen und die Kosten für die Qualitätskontrolle senken.

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