Visuelle Mängelerkennung durch künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Qualitätskontrolle, insbesondere im Bereich der visuellen Defekterkennung. Durch den Einsatz von KI-basierten Systemen können Unternehmen in der Fertigungsbranche Defekte schneller und präziser identifizieren, als dies mit menschlichen Inspektoren allein möglich wäre.
Typische Fehler bei der Einführung von KI-Systemen
Ein typischer Fehler bei der Implementierung von KI zur visuellen Defekterkennung ist die unzureichende Datenbasis. Häufig steht nicht genügend qualitativ hochwertiges Bildmaterial zur Verfügung, um das KI-System effektiv zu trainieren. Ohne eine umfangreiche und vielfältige Datengrundlage kann die KI Schwierigkeiten haben, Defekte korrekt zu erkennen, was zu falschen Ergebnissen führt. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass sie Zugang zu ausreichend vielen und unterschiedlichen Bilddatensätzen haben, die alle möglichen Defekttypen abdecken.
Ein weiterer häufiger Fehler ist das Fehlen klarer Qualitätskriterien für die Defekterkennung. Ohne klare Vorgaben, welche Fehler als kritisch gelten und welche toleriert werden können, ist es schwierig, die KI effizient zu konfigurieren. Unternehmen sollten eindeutige Standards und Toleranzgrenzen festlegen, um die KI effektiv zu programmieren.
Eine mangelhafte Integration der KI-gestützten Systeme in bestehende Prozesse kann ebenfalls zu Problemen führen. Wenn das KI-System nicht reibungslos in die bestehende Produktionsumgebung eingebettet ist, kann es zu Verzögerungen und Dateninkonsistenzen kommen.
Korrekturmassnahmen
Um die Herausforderung der Datenbasis zu bewältigen, sollten Unternehmen in die Erstellung eines umfangreichen und repräsentativen Datensatzes investieren. Dies kann durch gezielte Sammlung von Bildmaterial während des Produktionsprozesses oder durch die Nutzung von öffentlich zugänglichen Datensätzen geschehen, die als Grundlage dienen.
Zur Festlegung von Qualitätskriterien sollten Workshops mit Qualitätssicherungsteams und Produktionsleitern durchgeführt werden, um Konsens über die Defektarten und -kriterien zu erzielen, die für das Unternehmen relevant sind. Diese Kriterien sollten dokumentiert und in die Konfiguration der KI integriert werden.
Für die nahtlose Integration in bestehende Arbeitsprozesse ist eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Spezialisten und Prozessmanagern erforderlich. Ein schrittweiser Implementierungsplan kann helfen, die technischen und operativen Herausforderungen der Systemintegration zu bewältigen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den kommenden zwei Wochen sollten Unternehmen damit beginnen, eine umfangreiche Datensammlungskampagne aufzusetzen. Hierbei wird empfohlen, mindestens 1.000 Bilder mit verschiedenen Defektszenarien zu erfassen, falls dies noch nicht geschehen ist. Gleichzeitig sollten sie mit der Definition und Dokumentation der Qualitätskriterien beginnen.
In der dritten Woche sollte das Unternehmen ein kleines interdisziplinäres Team zusammenstellen, das die Implementierungsstrategie für die KI-Integration plant. Dieses Team sollte aus Mitgliedern der IT-Abteilung, der Produktion und der Qualitätssicherung bestehen. Sie sollten Workshops durchführen, um die Anforderungen an die Defekterkennung zu erarbeiten und festhalten.
Bis Ende der vierten Woche sollte ein detaillierter Plan für die KI-Systemintegration vorliegen, der die notwendigen Schritte zur erfolgreichen Einführung beschreibt. Dieser Plan sollte sowohl technische als auch organisatorische Massnahmen umfassen, um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen. Dies legt den Grundstein, um die KI-gestützte visuelle Defekterkennung effizient und nachhaltig in den Produktionsprozess zu integrieren.