Visuelle Qualitätsprüfung durch KI optimieren

Visuelle Defekterkennung mit Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt in Produktionsprozessen an Bedeutung, da sie eine zuverlässige und effiziente Möglichkeit bietet, Qualitätsmängel zu identifizieren. Im Vergleich zu traditionellen Inspektionsmethoden, die oft zeitaufwändig und fehleranfällig sind, ermöglicht KI Unternehmen, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Qualitätskontrolle erheblich zu verbessern.

Typische Fehler und Korrekturen

1. Unzureichende Datenbasis für das Training des KI-Modells

Ein häufiger Fehler besteht darin, ein KI-Modell mit einer zu kleinen oder unausgewogenen Datenmenge zu trainieren. Fehlen repräsentative Beispiele für unterschiedliche Defekte, kann das Modell Schwierigkeiten haben, diese korrekt zu erkennen. Die Korrektur besteht darin, eine umfangreiche und diverse Sammlung von Bilddaten zu erstellen, die alle möglichen Defekte abbildet. Es ist ratsam, eine Initialdatensammlung manuell anzulegen und fortlaufend mit neuen Bildern aus der Produktion zu ergänzen.

1. Falsche Wahl der Modellparameter

Einer der weiteren typischen Fehler ist die Wahl ungeeigneter Modellparameter. Verzerrungen und falsche Klassifikationen sind häufig das Ergebnis unpassend kalibrierter Modelle. Eine Lösung ist die Durchführung von Hyperparameter-Optimierungen, um die besten Parameter für die jeweilige Anwendung zu bestimmen. Dies kann durch systematische Tests und Validierung mit einem separaten Datensatz erreicht werden.

1. Fehlende Integration in bestehende Systeme

Oftmals wird ein neues KI-basiertes System nicht optimal in die bestehenden Produktionsabläufe integriert, was zu ineffizientem Betrieb und höherem Fehleraufkommen führt. Um dies zu überwinden, sollten Unternehmen die Schnittstellen und Workflows sorgfältig planen. Die Einbindung von KI-Experten in das bestehende Team kann den Übergang erleichtern, und die Mitarbeitenden sollten gezielt in der Anwendung der neuen Systeme geschult werden.

Handlungsanleitung 14–30 Tage

Woche 1-2:

• Starten Sie mit einer Bestandsaufnahme der vorhandenen Daten und identifizieren Sie Lücken in der Datengrundlage. Organisieren Sie die Datenerfassung und kennzeichnen Sie Anomalien und Defekte.
• Beginnen Sie mit ersten Tests zum Training von KI-Modellen mit einer kleinen, repräsentativen Stichprobe von Daten. Nutzen Sie Open-Source-Modelle, um schnelle Fortschritte zu erzielen.

Woche 3-4:

• Führen Sie umfassende Tests durch, um die Performance des Modells zu evaluieren und darauf aufbauend eine Hyperparameter-Optimierung durchzuführen.
• Bereiten Sie die Integration in die Produktionslinie vor, indem Sie notwendige Schnittstellen definieren und die Systemumgebung anpassen.
• Implementieren Sie Schulungsmassnahmen für Mitarbeitende, um die neuen KI-gestützten Systeme effizient zu nutzen.

Die Umsetzung dieser Schritte innerhalb von 14 bis 30 Tage kann die Qualitätssicherung erheblich verbessern und bietet eine Grundlage für langfristige Effizienzsteigerungen in der Produktion.