Qualitätssicherung mit KI: Die Zukunft der industriellen Fertigung

1. Optische Bildverarbeitung und KI: Ein unschlagbares Zusammenspiel

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur eine Zukunftsvision. Sie ist bereits transformative Realität in der Industrie.
Ihr Einsatz verändert insbesondere die Produktion, sowie das Management und Instandhaltung grundlegend. KI ermöglicht nicht nur eine Steigerung der Effizienz, sondern zieht auch eine bisher unvorstellbare Anpassungsfähigkeit und Präzision mit sich, speziell in der manuellen Fertigungsindustrie.

Doch was genau versteht man unter KI?  

Als KI werden Systeme oder Maschinen bezeichnet, die fähig sind, Aufgaben zu übernehmen, welche traditionell menschliches kognitives Denken erfordern. Dies reicht von Erkennen von komplexen Mustern bis hin zu intelligenter Bildverarbeitung (mittels maschinellen Lernens). Auf Basis von KI, sind Systeme in der Lage, selbstständig Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.

Und warum ist sie für moderne Industrieprozesse und ihre Qualitätssicherung so bedeutsam? Das erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

2. Die Entwicklung von KI in der Industrie 4.0

Mitte des vergangenen Jahrhunderts startete KI als eine Disziplin der Informatik, mit dem Ziel menschliche Intelligenz zu simulieren. 

Heute ist der Fortschritt enorm und der Einsatz von intelligenter Unterstützung im Alltag kaum mehr wegzudenken. Möglich wurde das ganze erst durch verbesserte Computerleistungen und der Zugänglichkeit von Daten, sowie der Programmierung immer fortschrittlicher Algorithmen.

Durch die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung von Produktionsprozessen, bekannt als Industrie 4.0 und Internet der Dinge, hat die Industrie einen bedeutenden Wandel erfahren. Seitdem wächst das produktive Potenzial täglich.

Heute kann KI in der Industrie nicht nur Prozesse automatisieren und optimieren, sondern ermöglicht eine bisher unerreichte Flexibilität und Individualisierung der Produktion. Sie erlaubt Maschinen, Daten in Echtzeit zu analysieren, um Entscheidungen zu treffen, Produktionseffizienz zu maximieren, Fehler zu vermeiden oder Wartungen vorausschauend zu planen. Dadurch werden Produktionsabläufe effizienter, adaptiver, sicherer und folglich wirtschaftlicher.

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Industrie 4.0 ist somit fundamental: Sie treibt die Entwicklung smarter Fabriken voran, in denen Maschinen und Systeme selbstständig kommunizieren und kooperieren. Mithilfe von KI-basierten Tools passen Unternehmen Ihre Produktion flexibel an Prozessveränderungen an, nutzen Ressourcen effizienter und können eine höhere Qualität der Erzeugnisse sicherstellen – insbesondere in dem Bereich der manuellen Montage.

Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz ist der Motor, der die Industrie in ein neues Zeitalter der Innovation, Effizienz und Flexibilität führt.

3. Überblick: Anwendungsbereiche für KI in der Industrie

In der Industrie kommt Künstliche Intelligenz in der gesamten Wertschöpfungskette zum Einsatz, von der Produktion bis zur Vermarktung. Unternehmen nutzen sie, um ihre Produktivität zu steigern und innovative Lösungen zu entwickeln,

  • Qualitätssicherung: In der THT-Bestückung wird Künstliche Intelligenz für die optische Echtzeitüberwachung eingesetzt. Verschiedenste Branchen setzen spezialisierte KI-Algorithmen ein, um schwer unterscheidbare Komponenten in Sekundenschnelle zu erfassen und so ihre Variantenkomplexität leichter handelbar zu machen. Algorithmen erkennen automatisch und verlässlich Unterschiede, Unregelmäßigkeiten oder Defekte, welche Menschen nicht immer bewusst wahrnehmen können, aufgrund von verschiedenen beeinflussenden Faktoren. Fehler in der (Platinen-)Fertigung werden beispielsweise mithilfe von optischer Prüfung frühzeitig erkannt, was zu einer Reduzierung von Ausschuss und folglich Ausschusskosten führt. So wird die Rentabilität der Fertigungsprozesse gesteigert.
  • Logistik und Supply-Chain-Management: In der Logistikbranche nutzten Dienstleister beispielsweise prognostische Analytik oder intelligente Routenplanung, um Lieferzeiten zu optimieren. KI-Systeme analysieren historische Lieferdaten und Verkehrsbedingungen, um die effizientesten Routen und Lieferzeiten zu prognostizieren, was zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz im Liefernetzwerk führt.
  • Instandhaltung und Anomalie-Detektion: Große Industrieunternehmen, nutzen KI-basierte prädiktive Wartungsalgorithmen, die kontinuierlich Daten von Sensoren analysieren, um mögliche Maschinenausfälle oder Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen. Diese frühzeitige Erkennung ermöglicht eine effiziente Planung von Wartungsarbeiten und minimiert ungeplante Stillstände, was enorme Kosten einsparen kann.
  • Produktion: Automobilhersteller implementieren KI-basierte Roboter, um Montageprozesse zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Diese sind in der Lage, komplexe Aufgaben auszuführen, wie das Zusammenfügen kleinster Bauteile mit maximaler Präzision. Mithilfe von Sensoren oder Datenanalysen verstehen Sie ihre Umgebung. Darauf basierend treffen sie Entscheidungen und können flexibler auf Veränderungen in der Produktion reagieren. KI-Roboter lernen dazu und verbessern sich im Laufe der Zeit, indem sie die erhobenen Daten sammeln und schematisch analysieren.

Es wird deutlich: Für Unternehmen, die in der industriellen Landschaft erfolgreich sein wollen, ist die Integration von KI-Technologien nicht mehr nur optional, sondern eine Notwendigkeit. Wer die KI effektiv einzusetzen weiß, hat einen deutlichen Wettbewerbsvorteil.

4. KI im Einsatz zur optischen Qualitätssicherung

In der manuellen Fertigung, wo Präzision und Sorgfalt von höchster Bedeutung sind, stehen Mitarbeitende täglich vor zahlreichen Herausforderungen. Besonders wichtig ist die Sicherstellung konsistenter Qualität –trotz der großen Variantenvielfalt und der Komplexität der zu prüfenden Merkmale. High Volume Low Mix ist ein Begriff, der die manuelle Fertigung immer mehr prägt.

Im Produktionsalltag kommt es häufig zu Verwechslungen von Komponenten. Die optische Qualitätssicherung, traditionell durch das geschulte Auge des Menschen ausgeführt, stößt hier oft an ihre Grenzen.

Eine KI-basierte Bildverarbeitungssoftware hingegen, wie beispielsweise die eines digitalen Assistenzsystems, kann selbst kleinste Unterschiede per Echtzeit-Bildaufnahme erfassen. Sie kann in Sekundenschnelle auf tausende eingelernte Merkmale zurückgreifen und diese mit Bilddatenbanken abgleichen. So prüft das System, ob die notwendigen Teile vorhanden sind und ob die Positionierung bzw. Polung korrekt ist. Der Prozess kann erst fortfahren, sobald das richtige Teil korrekt platziert wurde. Die fehleranfällige 4-Augen Kontrolle entfällt und der nun digitalisierte Prozess wird sicherer und effizienter.

Um von der KI immer präzisere Ergebnisse zu bekommen und auf eine größere Variantenvielfalt reagieren zu können, müssen die zugrundeliegenden neuronalen Netze kontinuierlich weiter trainiert werden. Hierbei spielt die sogenannte Annotation eine große Rolle für das maschinelle Lernen. (Bild-)Daten werden mit relevanten Informationen versehen, damit diese Muster und Zusammenhänge lernen kann.

Für die Annotation werden tausende Daten mit Labels versehen, um so dem Netzwerk zu zeigen, welche Muster es erkennen und suchen soll.

Einige KI-Systeme sind in der Lage, Formen zu erkennen und differenzieren, anhand von Mustererkennungstechniken – selbst wenn sich diese nur minimal voneinander unterscheiden. In der manuellen Montage besteht der klare Vorteil darin, dass bei einer hohen Variantenvielfalt der Mensch entlastet wird und Fehler durch Verwechslungen vermieden werden.

  • Maschinelles Lernen: Der Begriff Lernen bezieht sich auf Algorithmen und Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und automatisch Erkenntnisse zu gewinnen, ohne explizite Anweisungen zu erhalten.
  • Neuronale Netzwerke: Solche neuronalen Netze sind eine spezifische Technik des maschinellen Lernens, die von der biologischen Struktur des Gehirns inspiriert ist. Sie bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und Informationen verarbeiten können.

Auch Texte können durch die Deep OCR-Technologie erkannt und verarbeitet werden (Bild zu Text). Mithilfe von fortschrittlichen Bildverarbeitungsalgorithmen ist die KI in der Lage, Text auf den Bildern in Echtzeit zu identifizieren und zu extrahieren, selbst bei unterschiedlichen Perspektiven. Dies ist besonders von Vorteil, wenn es um die Kennzeichnung, Identifizierung und Traceability von Produkten geht. Wichtige Informationen auf den Bauteilen oder Verpackungen werden so automatisch erfasst und verarbeitet.

Um von der KI immer präzisere Ergebnisse zu bekommen und auf eine größere Variantenvielfalt reagieren zu können, müssen die zugrundeliegenden neuronalen Netze kontinuierlich weiter trainiert werden. Hierbei spielt die sogenannte Annotation eine große Rolle für das maschinelle Lernen. (Bild-)Daten werden mit relevanten Informationen versehen, damit diese Muster und Zusammenhänge lernen kann.

Für die Annotation werden tausende Daten mit Labels versehen, um so dem Netzwerk zu zeigen, welche Muster es erkennen und suchen soll.

Mitarbeitende können sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren, während die KI die routinemäßige, jedoch fehleranfällige Prüfarbeit übernimmt (siehe Bild). Durch die Anwendung von KI in der optischen Qualitätssicherung für die manuelle Fertigung werden Fehlerquellen minimiert, Rückverfolgbarkeit garantiert und die Produktqualität gesteigert. Ebenso sinkt die Arbeitsbelastung der Mitarbeitenden deutlich.

5. Fazit

Die schnelle Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und ihr omnipräsenter Einsatz lassen erkennen, dass ihr Potenzial in der Industrie noch lange nicht vollständig ausgeschöpft ist – insbesondere im Bereich der optischen Qualitätskontrolle.

Künstliche Intelligenz ist von großer Bedeutung, da sie neue Ansätze für komplexe Herausforderungen der modernen Industrie bietet.

Unternehmen, die bereit sind, sich mit diesen Technologien vertraut zu machen und in sie zu investieren, werden nicht nur ihre Effizienz und Produktivität steigern, sondern auch neue Geschäftsmodelle und -chancen erschließen.

Die Zukunft der Industrie wird zunehmend durch intelligente Technologien und KI geprägt sein. Diejenigen, die diese Technologien vorantreiben und strategisch einsetzen, werden entscheidend dazu beitragen, die industrielle Landschaft von morgen zu gestalten und an der Spitze des Wettbewerbs zu bleiben.

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