Fehlererkennung - Einsatz von KI für visuelle Qualitätsinspektionen

Wir haben bereits früher darüber geschrieben, wie wichtig es ist, dass ein Hersteller die Grundsätze von Qualitätsmanagement in seinen Betrieb integriert. Die Nichteinhaltung bestimmter Qualitätsstandards kann nicht nur dem Ruf der Marke schaden, sondern auch zu Problemen führen, wenn das Unternehmen die strengen behördlichen Auflagen nicht erfüllt.

Daher investieren Fertigungsunternehmen erhebliche Ressourcen in die Implementierung von Werkzeugen und Strategien zur Identifizierung und Beseitigung der Quelle von Qualitätsmängeln.

In den traditionelleren Produktionsumgebungen wird ein Großteil der Fehlererkennung manuell durchgeführt. Mit anderen Worten: Die Hersteller verlassen sich auf Menschen, die jedes Produkt visuell prüfen und/oder testen, um sicherzustellen, dass es frei von Mängeln ist.

In einigen relativ modernen Fertigungsbetrieben werden verschiedene Arten von Geräten und Maschinen zur visuellen Fehlererkennung eingesetzt. Dieser Ansatz bietet einen Vorteil gegenüber der menschlichen Qualitätskontrolle.

Fortschrittlichere Fertigungsunternehmen sind noch weiter gegangen, um sowohl die Fehlererkennung zu verbessern als auch die Produktionseffizienz zu steigern. Unternehmen haben begonnen, in künstliche Intelligenz (KI) und machine learning (ML) zu investieren, um sicherzustellen, dass sie so viele fehlerhafte Produkte wie möglich erkennen, ohne dass eine manuelle Prüfung durch Menschen erforderlich ist, die sich als ressourcenintensiv und fehleranfällig erwiesen hat.

Laut Fortune Business Insights werden die Hersteller weltweit bis 2027 voraussichtlich 9,89 Milliarden Dollar für künstliche Intelligenz ausgeben.

In diesem Beitrag erörtern wir, warum Hersteller eine Kombination aus Computervision und künstlicher Intelligenz einsetzen, um visuelle Qualitätskontrollen zu rationalisieren und die mit Qualitätsmanagement verbundenen Kosten zu senken.

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Obwohl der Einsatz von Mitarbeitern zur visuellen Erkennung von Qualitätsmängeln bei Produkten relativ einfach zu implementieren scheint, kann er den Hersteller auf lange Sicht vor größere Herausforderungen stellen. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Das menschliche Auge ist nicht immer scharf genug, um Unstimmigkeiten oder Fehler in der Produktqualität zu erkennen.

• Wenn sie ein Problem entdecken, kann es ineffizient sein, die Informationen zu dokumentieren, zu verfolgen und an die zuständigen Mitarbeiter weiterzuleiten, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.

• Bei zeit- und ressourcenintensiven Qualitätsprüfungen kommt es in der Produktionslinie eher zu Engpässen. Dadurch werden Arbeitspläne und andere wichtige Prozesse im Arbeitsalltag unterbrochen.

• Ausfallzeiten in der Produktion aufgrund von Qualitätskontrollen können die Auftragsabwicklung und die Lieferzeiten beeinträchtigen und die Frustration der Kunden über die Marke erhöhen.

• Außerdem treiben die angesammelten unfertigen Erzeugnisse die Produktions- und Lagerkosten in die Höhe.

Kurz gesagt, visuelle Qualitätskontrollen durch Menschen oder von Hand stellen für Hersteller oft eine Herausforderung dar, die das Unternehmen Geld kostet und die Produktionseffizienz mindert. Diese Probleme sind in der Regel in größeren Produktionsbetrieben ausgeprägter, da die Skalierung der visuellen Inspektion durch den Menschen das Problem noch verstärkt.

Hersteller, die auf Qualitätsprüfgeräte und Maschinen aufgerüstet haben, stehen ebenfalls vor ähnlichen Problemen. Zum Beispiel:

• Diese Maschinen werden oft noch von Menschen bedient, was wiederum die Gefahr von Fehlern und Unstimmigkeiten mit sich bringt.

• Herkömmliche Maschinen können sich nicht schnell an neue Produktänderungen anpassen. Stattdessen müssten die Hersteller in neue Maschinen, Umrüstungen oder umfangreiche Neuprogrammierungen investieren.

• Diese Maschinen können nur einige wenige Arten von Defekten auf einmal erkennen.

Diese Herausforderungen haben die Hersteller dazu veranlasst, in KI-gestützte Fehlererkennungssysteme zu investieren und diese zu implementieren, um eine empfindlichere, umfassendere und effektivere Prüfung der Produktqualität zu ermöglichen und die traditionell manuellen Prozesse zu automatisieren Qualitätsmanagement .

Mit der Entwicklung von Fertigungstechniken und -abläufen hat sich auch die Technologie weiterentwickelt, die für deren effektiven Betrieb erforderlich ist. Industrie 4.0 hat den Fertigungsbetrieben eine ständig wachsende Liste von Möglichkeiten eröffnet, die Maschinen, Geräte und Anlagen mit dem Internet zu verbinden. Dieses Phänomen hat den Herstellern mehr Kontrolle und Einblick in jeden Prozess und jede Aufgabe in der Fabrikhalle verschafft.

In den letzten Jahren wurde die Einführung von KI in den Fertigungsprozess durch die Cloud-Computing-Möglichkeiten der Industrie 4.0 möglich. Moderne Hersteller nutzen diese Entwicklung, um Computervision Hardware entlang der Produktionslinie mit KI-gestützten, cloudbasierten digitalen Tools zu verbinden.

Diese visuelle Inspektionsausrüstung (oft reichen einfache Webkameras aus) sendet Produktbilder an die Cloud. Ein gut programmierter machine learning Algorithmus analysiert sie dann, um potenzielle Mängel und Nichtkonformitäten aufzuzeigen.

Anhand großer Mengen von Produktdaten und -bildern ist der Algorithmus so programmiert, dass er selbst kleinste Abweichungen in der Produktqualität erkennt und damit die Möglichkeiten der Fehlererkennung über das hinaus verbessert, was das menschliche Auge zu leisten vermag.

Wie bereits erwähnt, bietet die Kombination von KI und Computervision Systemen viele Vorteile, die sich deutlich von denen menschlicher Systeme unterscheiden visuelle Qualitätskontrolle . Diese Vorteile umfassen:

• Die Beseitigung des Potenzials für menschliches Versagen kann die Rate der Qualitätsmängel, die durch die Produktion rutschen, erheblich verringern.

• Der Algorithmus ist in der Lage, mehrere Fehler in einem einzigen Produkt innerhalb von Sekunden zu erkennen. Menschen und herkömmliche visuelle Inspektionsmaschinen sind möglicherweise nur in der Lage, einige wenige Fehler in einer wesentlich längeren Zeitspanne zu erkennen.

• Das Personal muss geschult werden, um sich auf neue Produktspezifikationen und -funktionen einzustellen, was zusätzliche Zeit und Ressourcen erfordert. Die KI muss zwar "trainiert" werden, um Defekte zu erkennen, aber sie benötigt deutlich weniger Zeit und menschlichen Einsatz.

• Im Gegensatz zum Menschen kann die künstliche Intelligenz nicht nur oberflächliche Fehler erkennen. Ihre machine learning Technologieanwendungen geben auch weitere Einblicke in die Fehler und möglichen Ursachen.

• Während die von Menschen durchgeführte Qualitätsinspektion bei steigenden Produktionszahlen nur schwer skalierbar ist, können KI-gestützte Qualitätsinspektionslösungen problemlos über mehrere Produktionslinien und Fertigungsstandorte hinweg skaliert werden und bieten eine effektivere Fehlererkennung.

Letztlich kann die Implementierung von künstlicher Intelligenz und Computervision kann den Herstellern enorme Vorteile bringen, indem eine zentrale Quelle der Ineffizienz beseitigt und die Kosten für die Qualitätskontrolle gesenkt werden.

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