KI-Qualitätskontrolle Lösungen  

Was ist KI-Qualitätskontrolle in der Produktion?

Bei der KI-gestützten Qualitätskontrolle (QC) werden künstliche Intelligenzsysteme eingesetzt, um die Qualität von Produkten während der Herstellung zu bewerten. Diese Systeme identifizieren Fehler, überprüfen Abmessungen nach Standards und identifizieren fehlerhafte Montagen, ohne manuelle Inspektion.

In der Praxis basiert die KI-Qualitätskontrolle auf zwei Hauptarten von Datenquellen: visuellen Eingaben durch Kameras und Sensoren.

• Visuelle Inspektionssysteme, wie beispielsweise Computer Vision: Kameras nehmen Bilder von Produkten auf. Ein System analysiert diese Bilder und erkennt Anzeichen für mangelhafte Qualität, wie etwa Kratzer, Verformungen oder fehlende Komponenten.
• Sensorbasierte Überwachung: Verknüpfte Geräte erfassen Daten zu Betriebsbedingungen wie Temperatur, Feuchtigkeit, Vibration oder Druck, die die Produktqualität beeinflussen können.

Datensätzen, die sowohl hochwertige als auch fehlerhafte Produkte enthalten, um deren Effektivität zu steigern. Mit der Zeit lernt das System, zwischen akzeptablen und nicht akzeptablen Produkten zu unterscheiden. In fortgeschritteneren Implementierungen kann die KI sogar Qualitätsprobleme vorhersagen. Das geschieht anhand von Mustern in den Produktionsdaten bzw. Maschinenleistung.

Letztendlich unterstützt die KI-Qualitätskontrolle Hersteller dabei, einheitliche und erweiterbare Inspektionsprozesse zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Produktionsumgebungen zugeschnitten sind.

Die speziell für industrielle Umgebungen entwickelten KI-Lösungen von DAC.digital zur KI-Qualitätskontrolle unterstützen Hersteller an spezifischen Punkten des Produktionsprozesses. Von der Qualitätskontrolle über die Montage bis hin zur Logistik.

Vorteile von KI zur Automatisierung der Qualitätskontrolle

Gegenüber herkömmlicher Inspektion bieten KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme mehrere Vorteile. Diese lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen: Automatisierung, Erkenntnisse und Sicherheit/Compliance.

Die KI-Qualitäts-kontrolle automatisiert die Fertigung und reduziert Fehler

Automatisierte Qualitätskontrollen: KI-Systeme können Produktionslinien kontinuierlich überwachen und die Qualität ohne manuelles Eingreifen überprüfen.

Poka Yoke: Poka Yoke ist ein Werkzeug zur Fehlervermeidung aus dem Six-Sigma-Toolkit. KI-Systeme können Fehler beseitigen oder deren Ursachen frühzeitig im Fertigungsprozess beheben. So wird verhindert, dass fehlerhafte Produkte das Werk verlassen und den Ruf der Marke schädigen.

Autonome Entscheidungsfindung: KI-Systeme können selbstständig festgelegte Maßnahmen ergreifen, wie z. B. Fehler kennzeichnen, Warnmeldungen auslösen oder Produkte aus der Fertigungslinie entfernen.

Vollständige Qualitätsprüfung: Statt sich auf Stichprobenprüfungen zu verlassen, bei denen nur gelegentlich eine Stichprobe oder eine Produktcharge geprüft wird, prüft KI jedes einzelne Produkt.

Hersteller erhalten den vollständigen Betriebsüberblick und können Probleme vorhersehen

Sofortige Daten: KI-Qualitätskontrollsysteme ermöglichen den sofortigen Zugriff auf Prüfergebnisse. Dadurch entfallen Wartezeiten für Laborergebnisse oder manuelle Dokumentprüfungen.

Big-Data-Analyse: KI kann große Mengen an Produktionsdaten analysieren und Quervergleiche mit Sensoren aus anderen Maschinen und Systemen der Produktion durchführen. Dadurch werden Muster und Zusammenhänge erkannt, die Standardsystemen meist entgehen.

Prädiktive Analyse: KI kann Änderungen in der Fertigungsumgebung und Prozessparametern erkennen. Durch frühzeitiges Erkennen können Hersteller potenzielle Fehler vorhersehen.

Felddatenerfassung: KI-Systeme erfassen und überwachen IoT-Sensordatenprotokolle aus der Produktionsumgebung. So werden Ursachen analysiert und Fehler nachvollzogen.

Abfall-Datenerfassung: KI kann den Abfall nach Art und Ort innerhalb des Produktionsprozesses quantifizieren. Auf dieser Grundlage kennen Hersteller die genauen Abfallsummen und können diese optimieren.

KI hilft dabei, Branchenstandards und Sicherheits-vorschriften einzuhalten

Kontaklose Bewertung: Computer Vision und sensorbasierte Methoden bewerten Produkte ohne physischen Kontakt, sodass kein Risiko einer Beschädigung oder Kontamination besteht.

Standardisierung: KI-Systeme ermöglichen eine standardisierte Produktbewertung. Da jeder Artikel nach denselben Kriterien beurteilt wird, werden Unstimmigkeiten durch manuelle Kontrollen vermieden.

Compliance-Automatisierung: Mithilfe von KI können Branchenvorschriften, interne Qualitätsstandards und vertragliche Anforderungen automatisch überprüft werden. Dadurch wird das Verstoßrisiko gesenkt und die Produkte entsprechen stets den Verpflichtungen.

Automatisierte KI-Qualitätskontrollsysteme unterscheiden sich nach der Art der Produktionslinie

Automatisierte Qualitätskontrollsysteme sind keine Standardlösung. Ihre Konstruktion und Implementierung hängen von der Art der Produktionslinie und den spezifischen Qualitätsanforderungen ab.

Zu den typischen Produktionslinien zählen fortlaufende Linien (z. B. für Stahl oder vorgefertigte Komponenten), Montagelinien (z. B. in der Automobilindustrie oder bei Haushaltsgeräten) sowie Sortier- und Verpackungslinien (z. B. für FMCG oder Pharmazeutika).

In der Praxis setzen sich die meisten Produktionslinien aus Elementen mehrerer Kategorien zusammen. Daher sind automatisierte Qualitätskontrollsysteme auf die besonderen Merkmale, Inspektions- und Geschwindigkeitsanforderungen jeder einzelnen Linie zugeschnitten.

Fortlaufende Fertigung

Das Bildverarbeitungssystem ist in die Produktionslinie integriert und scannt das Material kontinuierlich, während es sich auf dem Förderband bewegt. Hierzu werden Kameras verwendet, die sich bewegende Materialien aufnehmen. Da die Prozessgeschwindigkeit Hunderte von Metern pro Minute erreichen kann, ist eine präzise Synchronisation von entscheidender Bedeutung. Die Software muss Oberflächenfehler, Texturveränderungen und andere Mängel erkennen, die die Produktqualität beeinträchtigen können.

Fließbänder

Bei Fließbändern erfolgt die Inspektion in der Regel stationsbasiert. KI-Systeme überprüfen dabei die Vollständigkeit der Montage, die Genauigkeit der Platzierung sowie die Position und Ausrichtung der Komponenten. Diese Systeme sind in Pick-and-Place-Roboter integriert und überprüfen die geometrische Korrektheit mithilfe von 3D-Vision.

Sortieren und Verpacken

Sortier- und Verpackungslinien arbeiten schnell und verarbeiten viele Produkte pro Minute. Dafür ist ein Aufnahmesystem für Bewegungen sowie eine Blitzanlage erforderlich, um den richtigen Lichtmix sicherzustellen. Zu den Funktionen eines solchen Systems gehören die OCR (Optical Character Recognition) zur Erkennung gedruckter Texte, wie beispielsweise Verfallsdaten, die Überprüfung von Etiketten und die Versiegelungsprüfung.

Automatisierte KI-Qualitätskontrollsysteme unterscheiden sich im Material

Automatisierte Qualitätskontrollsysteme müssen an das jeweilige Material angepasst werden. Glänzende oder reflektierende Oberflächen erfordern spezielle Beleuchtung, z. B. diffuses oder polarisiertes Licht, um Blendungen zu vermeiden. Transparente Materialien benötigen oft eine Hintergrundbeleuchtung oder Polarisation. Organische Materialien wie Obst oder Gemüse variieren stark, weshalb oft KI mit Deep Learning eingesetzt wird. Manchmal helfen auch Infrarot- oder Hyperspektralkameras dabei, Feuchtigkeit oder Verunreinigungen zu erkennen. Wärmebildkameras erkennen Wärmeverteilungen in Metallen, Schweißnähten oder Chemikalien. Für die Elektronik sind oft hochauflösende oder mikroskopische Kameras nötig.

Wo liegen die Grenzen von KI-Qualitätskontrollsystemen?

Bei der Verwendung von KI zur Qualitätskontrolle gibt es einige Einschränkungen. Im Allgemeinen hängt die Leistung eines solchen Systems stark von der Datenqualität, der Produktionsstabilität und der Konsistenz der Betriebsumgebung ab. Was bedeutet das?

Existenz konstanter Bedingungen

KI-Bildverarbeitungs-systeme erfordern stabile Umgebungsparameter. Schwankungen dieser Parameter können Fehlalarme auslösen oder dazu führen, dass Fehler übersehen werden.

Anforderungen an Trainingsdaten

Modelle müssen anhand umfassender Datensätze trainiert werden, die typische Beispiele für normale und auch fehlerhafte Produkte enthalten. Das System kann seltene Fehler sonst nicht erkennen.

Verdeckungen und Störgeräusche

Wenn Teile des Produkts können im Trainings-datensatz oder in der Produktionslinie verdeckt sind, wird die Genauigkeit beeinträchtigt. Auch Staub und Bilder mit geringer Auflösung beeinträchtigen die Fotoqualität.

Anpassungsfähigkeit an Veränderungen

KI-Modelle müssen möglicherweise neu trainiert werden, wenn sich der Produktions-prozess oder das Produktdesign häufig ändern.

Begrenzte Verallgemeinerung

Ein Modell, das für eine bestimmte Produktionslinie oder Produktvariante trainiert wurde, funktioniert möglicherweise ohne zusätzliche Daten in einer anderen Umgebung nicht effektiv.

Andere Faktoren, die die Systemleistung beeinflussen können

Wirkendes Änderungsmanagement

Die Einführung von KI erfordert Abstimmung zwischen den Teams. Maschinenführer, Qualitätsingenieure und Produktionsleiter müssen verstehen, wie das System funktioniert, wie ihre Aufgaben unterstützt werden und wie sie es Nutzen können.

Dynamische Produktionsumgebungen

KI-Modelle funktionieren am besten in vorhersehbaren Umgebungen. Ändern sich Produktionsprozesse oder Produkte jedoch häufig, muss das System kontinuierlich neu trainiert werden, um seine Genauigkeit zu erhalten.

Fehlende eindeutige Erfolgskennzahlen

Für die Bewertung des Systems und die Rechtfertigung weiterer Investitionen ist die Definition messbarer Ziele und KPIs, wie z. B. die Reduzierung der Fehlerquote, der Prüfzeit oder der Kosten pro Produkt, von entscheidender Bedeutung.

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