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Effizienz durch KI in der Defekterkennung steigern

Autor: Roman Mayr

Effizienz durch KI in der Defekterkennung steigern

KI-gestützte Qualitätskontrolle ·

Effizienzsteigerung durch KI-gestützte visuelle Defekterkennung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Qualitätskontrolle bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Effizienz in der Fertigungsüberwachung signifikant zu verbessern. Besonders die visuelle Defekterkennung profitiert von den präzisen Analysemöglichkeiten der KI, welche traditionelle manuelle Methoden übertrifft. Durch maschinelles Lernen und Bildanalyse kann die KI Defekte schneller und zuverlässiger erkennen sowie klassische menschliche Irrtümer eliminieren.

Typische Fehler in der visuellen Defekterkennung

Ein häufiger Fehler ist die unsachgemässe Datenvorbereitung. Eine KI kann nur so gut arbeiten, wie die Qualität der Daten, die ihr zugeführt werden. Unscharfe, unvollständige oder falsch etikettierte Bilder können dazu führen, dass die KI Modelle fehlerhaft trainiert werden. Um dies zu vermeiden, sollte eine genaue Aufbereitung und Prüfung der Eingangsdaten erfolgen, einschliesslich der Verwendung von hochauflösenden Bildern und geeigneten Labels.

Ein weiteres häufiges Problem ist das Überanpassen des Modells (Overfitting). Dies tritt ein, wenn das KI-Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und somit die Leistung auf unbekannten Daten abnimmt. Dies lässt sich durch Einbeziehung einer grösseren und vielfältigeren Datenbasis oder der Anwendung von Regularisierungstechniken beheben, die das Modell resistenter gegen Abweichungen machen.

Korrektur dieser Fehler


  1. Verbesserung der Datenqualität: Stellen Sie sicher, dass die Bilder, die zur Modellschulung verwendet werden, klar und konsistent sind. Implementieren Sie Prozesse zur manuellen Überprüfung und Verifizierung der Datenetiketten, um die Genauigkeit der Daten sicherzustellen.
  2. Balancierte Datensätze: Sorgen Sie für eine ausreichende Bandbreite in den Trainingsdaten, um Überanpassung zu vermeiden. Nutzen Sie Datenvergrösserungstechniken (z.B. Bildrotation, Spiegelung), um eine grössere Vielfalt an Trainingssituationen zu simulieren.
  3. Regelmässige Validierung: Implementieren Sie Verfahren zur regelmässigen Validierung und Anpassung des Modells. Dies kann durch die Nutzung von Validierungsdatensätzen erfolgen, um kontinuierlich die Leistung des Modells zu prüfen und zu verbessern.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage


  1. Tag 1–7: Datenanalyse und Sammlung
  • Beginnen Sie mit der Sammlung und Analyse der derzeit verwendeten Bilddaten.
  • Identifizieren Sie Verbesserungspotenziale in der Bildqualität und der Etikettierung.

  1. Tag 8–14: Datensatzoptimierung
  • Implementieren Sie Massnahmen zur Datenoptimierung, einschliesslich Datenbereinigung und Erweiterung des Datensatzes durch zusätzliche Bilderfassungen.
  • Prüfen und aktualisieren Sie gegebenenfalls die Datenetiketten.

  1. Tag 15–21: Modellüberprüfung
  • Verwenden Sie den optimierten Datensatz zur Schulung des KI-Modells.
  • Führen Sie interne Tests mit zuvor nicht verwendeten Bilddaten durch, um die Leistung und Genauigkeit zu validieren.

  1. Tag 22–30: Implementierung und Feinjustierung
  • Basierend auf den Testergebnissen nehmen Sie notwendige Justierungen an den Parametern des Modells vor.
  • Beginnen Sie mit der schrittweisen Implementierung in die bestehende Produktionsüberwachung.
  • Planen Sie regelmässige Evaluationen des Systems, um kontinuierliche Verbesserungen zu gewährleisten.

Durch diese strukturierte Herangehensweise können KMUs ihre visuellen Defekterkennungsprozesse durch den Einsatz von KI bestmöglich optimieren und langfristig effiziente Qualitätskontrollen sicherstellen.