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Präzise Fehlererkennung bei Bodenbelägen – KI macht den Unterschied 

Autor:  Nick Oehme

Über mich:  Ich helfe Produktionsunternehmen dabei, mithilfe von KI-basierter Fehlerprüfung, signifikant Kosten in der QS einzusparen und gleichzeitig die Produktion zu beschleunigen.

Zuverlässige Qualitätskontrolle bei hohen Geschwindigkeiten

Viele Produktionen laufen nicht mit der maximal möglichen Geschwindigkeit. Der Grund hierfür: die Qualitätskontrolle. Aufgrund der sorgfältigen Kontrolle der Bodenbeläge durch einen Mitarbeiter läuft die Qualitätssicherung langsamer als die Produktion. Dabei ist dies eine sehr ermüdende Aufgabe. Es können schnell Fehler übersehen oder falsch erkannt werden. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht es dem entgegenzuwirken. Lesen Sie in diesem Artikel, wie Sie bei maximaler Geschwindigkeit produzieren können ohne Fehler zu übersehen!

Viele Produktionen laufen nicht mit der maximal möglichen Geschwindigkeit. Der Grund hierfür: die Qualitätskontrolle. Aufgrund der sorgfältigen Kontrolle der Bodenbeläge durch einen Mitarbeiter läuft die Qualitätssicherung langsamer als die Produktion. Dabei ist dies eine sehr ermüdende Aufgabe. Es können schnell Fehler übersehen oder falsch erkannt werden. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht es dem entgegenzuwirken. Lesen Sie in diesem Artikel, wie Sie bei maximaler Geschwindigkeit produzieren können ohne Fehler zu übersehen!

Präzise Fehlererkennung im Millimeterbereich

Die Aufgabe in der Warenschau ist es Fehler oder Mängel zu finden und zu dokumentieren - egal wie klein oder unscheinbar. Jedoch stößt hier das menschliche Auge oft auf seine Grenzen. Ein Mitarbeiter kann gut angelernt sein oder die Fehler optimal eingeprägt haben. Er bleibt dennoch ein Mensch mit einer begrenzten Aufnahmekapazität. Fakt ist: Nach 6 Stunden Fehlerprüfung können schnell Fehler übersehen werden. Zudem erschweren die unterschiedlichen Eigenschaften der Oberfläche die Überprüfung. Durch die Verwendung von KI werden all diese Probleme beseitigt. Mit Hilfe von präziser Kameraobjektive lokalisiert die KI Fehler selbst im Millimeterbereich. Der Vorteil hierbei: Die gefundenen Mängel können zeitgleich dokumentiert werden. Dazu kommt die schnelle Verarbeitung der Informationen. Dadurch ist der maschinelle Mitarbeiter in der Lage Fehler selbst bei hohen Geschwindigkeiten zu finden.

Die Aufgabe in der Warenschau ist es jeden Fehler oder Mängel zu finden und zu dokumentieren - egal wie klein oder unscheinbar. Jedoch stößt hier das menschliche Auge oft auf seine Grenzen. Ein Mitarbeiter kann gut angelernt sein oder die Fehler optimal eingeprägt haben. Er bleibt dennoch ein Mensch mit einer begrenzten Aufnahmekapazität. Fakt ist: Nach 6 Stunden Fehlerprüfung können schnell Fehler übersehen werden. Zudem erschweren die unterschiedlichen Eigenschaften der Oberfläche die Überprüfung. Durch die Verwendung von KI werden all diese Probleme beseitigt. Mit Hilfe von präziser Kameraobjektive lokalisiert die KI Fehler selbst im Millimeterbereich. Der Vorteil hierbei: Die gefundenen Mängel können zeitgleich dokumentiert werden. Dazu kommt die schnelle Verarbeitung der Informationen. Dadurch ist der maschinelle Mitarbeiter in der Lage Fehler selbst bei hohen Geschwindigkeiten zu finden.

Mühelose Fehlersuche auf allen Bodenbelägen

Ein weiterer Vorteil eines maschinellen Mitarbeiters im Vergleich zum menschlichen Auge liegt bei den zuvor erwähnten Oberflächenmerkmalen. Es gibt viele unterschiedliche Arten von Bodenbelägen. Bei Vinylböden ist es einfach, Fehler wie Kratzer zu finden. Bei Gummiböden wird dies schwieriger, jedoch lassen sich hier Farbfehler leichter erkennen. Anders sieht es wiederum bei körnigen Oberflächen aus…

Fakt ist: Je nach Eigenschaft des Bodenbelags sind einige Fehler leichter beziehungsweise schwieriger zu erkennen als andere. Muss nun ein Mitarbeiter verschiedene Arten von Bodenbelägen nach Fehler kontrollieren, kann das ständige Umdenken schnell überfordernd sein. Dies folgt wieder zu übersehenen Mängeln. Die KI hingegen muss nicht darüber nachdenken, welchen Bodenbelag sie gerade prüft. Sie kontrolliert jeden Bodenbelag unabhängig voneinander. Dadurch wird die KI robust gegenüber der verschieden Arten von Bodenbelägen.

Ein weiterer Vorteil eines maschinellen Mitarbeiters im Vergleich zum menschlichen Auge liegt bei den zuvor erwähnten Oberflächenmerkmalen. Es gibt viele unterschiedliche Arten von Bodenbelägen. Bei Vinylböden ist es einfach, Fehler wie Kratzer zu finden. Bei Gummiböden wird dies schwieriger, jedoch lassen sich hier Farbfehler leichter erkennen. Anders sieht es wiederum bei körnigen Oberflächen aus…

Fakt ist: Je nach Eigenschaft des Bodenbelags sind einige Fehler leichter beziehungsweise schwieriger zu erkennen als andere. Muss nun ein Mitarbeiter verschiedene Arten von Bodenbelägen nach Fehler kontrollieren, kann das ständige Umdenken schnell überfordernd sein. Dies folgt wieder zu übersehene Mängel. Die KI hingegen muss nicht darüber nachdenken, welchen Bodenbelag sie gerade prüft. Sie kontrolliert jeden Bodenbelag unabhängig voneinander. Dadurch wird die KI robust gegenüber der verschieden Arten von Bodenbelägen.

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Überwachung rund um die Uhr durch künstlicher Intelligenz

Durch den derzeit weltweiten hohen Konsum sind viele Firmen darauf angewiesen nicht nur tagsüber zu produzieren. Doch es ist für viele Produktionsleiter schwierig die Fertigung von Bodenbelägen auch nachts zu überwachen. Aus diesem Grund werden Maschinenprobleme häufig erst spät erkannt - was zu einer hohen Ausschussrate führt. Auch bei diesem Problem schafft ein KI-basiertes Kamerasystem Abhilfe. Wie? Durch eine 24/7 Überwachung der Produktion. Das bedeutet: Die KI erkennt wiederkehrende Fehler und findet so defekte Maschine frühzeitig. Durch eine Warnmeldung kann der leitende Mitarbeiter schnell benachrichtigt werden. Mit einer Inline-Überprüfung kann die Produktion außerdem überwacht werden noch bevor fehlerhafte Geräte Ausschuss produzieren.

Durch den derzeit weltweiten hohen Konsum sind viele Firmen darauf angewiesen nicht nur tagsüber zu produzieren. Doch es ist für viele Produktionsleiter schwierig die Fertigung von Bodenbelägen auch nachts zu überwachen. Aus diesem Grund werden Maschinenprobleme häufig erst spät erkannt - was zu einer hohen Ausschussrate führt. Auch bei diesem Problem schafft ein KI-basiertes Kamerasystem Abhilfe. Wie? Durch eine 24/7 Überwachung der Produktion. Das bedeutet: Die KI erkennt wiederkehrende Fehler und findet so defekte Maschine frühzeitig. Durch eine Warnmeldung kann der leitende Mitarbeiter schnell benachrichtigt werden. Mit einer Inline-Überprüfung kann die Produktion außerdem überwacht werden noch bevor fehlerhafte Geräte Ausschuss produzieren.

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Allgemeines

Worin unterscheidet sich ein übliches industrielles Kamerasystem von einem KI-basierten Kamerasystem?

Die Software eines üblichen industriellen Kamerasystems arbeitet über einen Bildabgleich, bei dem ein SOLL- / IST-Vergleich durchgeführt wird. Das bedeutet: Die Kamera erfasst ein Bild, welches mit einem in der Software hinterlegten Bild verglichen wird. Abweichungen vom SOLL-Zustand werden mithilfe von Parametern erfasst, bei dem ein Programmierer festlegt, wie Abweichungen definiert werden. Dieses System ist sehr anfällig für "Pseudofehler", weil bereits verändernde Lichtverhältnisse als Fehler detektiert werden. Ein KI-basiertes System lernt Fehlertypen anhand von Gut- und Fehlerbildern. Dadurch wird ein Bild erfasst und die Software sucht aktiv nach den bekannten Fehlern. Es müssen keine Parameter festgelegt werden, um eine Abweichung vom Gutbild zu definieren. Dadurch können auch sehr komplexe Aufgaben, wie die Warenschau & Qualitätsprüfung auf Textilien, automatisiert werden – etwas, das mit herkömmlichen Systemen nicht realisierbar wäre.

Wir haben bereits verschiedene Automatisierungssysteme getestet - weshalb sollte uniEDGEvision besonders geeignet sein, unsere Prüfaufgabe zuverlässig zu automatisieren?

Falls Sie bisher kein KI-System, sondern ein übliches industrielles Kamerasystem getestet haben, dann schauen Sie sich bitte die Antwort auf die erste Frage in der FAQ Sektion an. Falls Sie bereits erfolglos KI-Systeme getestet haben, dann liegt das vermutlich daran, dass der Teachingprozess zu lang dauert, bis die Fehlerbilder zuverlässig antrainiert sind. Dieser Umstand liegt an der zu geringen Datenmenge, die der KI zugeführt wurde. Das uniEDGEvision System arbeitet hier mit synthetisch erzeugten Daten, um den Teachingprozess zu beschleunigen und ausreichend Daten für die KI zur Verfügung zu stellen.

Kosten

Können wir das uniEDGEvision System risikofrei testen?

Wenn wir in einem Erstgespräch feststellen, dass wir Ihnen weiterhelfen können und Sie bereit sind, in eine KI-basierte Lösung zu investieren, dann bieten wir Ihnen ein Pilotprojekt mit uns an. Im Pilotprojekt werden feste Ziele und ein zukünftiger Rollout definiert. Sollten wir die vereinbarten Ziele im Pilotprojekt nicht erfüllen, entstehen für Sie keine Kosten. Ist das Pilotprojekt erfolgreich, rechnen wir das Projekt normal ab und gehen gemeinsam mit Ihnen in den Rollout. So haben Sie einen risikofreien Test und wir die Gewissheit, dass Sie ernsthaftes Interesse an unsere Lösung haben. Klingt doch fair, oder?

Was kostet ein uniEDGEvision System?

Hier eine pauschale Antwort zu geben, wäre unseriös, denn das hängt immer vom jeweiligen Anwendungsfall unserer Kunden ab. In einem Erstgespräch ermitteln wir Ihren genauen Bedarf und das notwendige Set Up für ein mögliches Projekt. Anschließend können wir Ihnen transparent darlegen, welche Kosten für die Nutzung von uniEDGEvision anfallen würden. Prinzipiell erhalten Sie bei uns die Möglichkeit ein einmaliges Gesamtprojekt zu realisieren oder ein flexibles Modell auf monatlicher Basis (Retainer) mit uns wählen, bei dem wir in kurzen Sprints gemeinsame Etappenziele erreichen.

Ist uniEDGEvision auch für Unternehmen mit Kleinserienproduktion lohnenswert?

Es kommt eher darauf an, wie hoch die verbundenen Kosten bei Ihren Kleinserien sind. Sind Ihre jährlichen Kosten für Reklamationen, Ausschuss und Personalbedarf zur Qualitätsprüfung in einem mittleren 5-stelligen Bereich, dann lohnt sich der Aufwand mit einem KI-Ansatz relativ schnell. Wenn Sie stattdessen niedrige 5-stellige Kosten pro Produktlinie haben, wird eine Amortisierung zu lang dauern. Aber um Ihnen hier genau Auskunft zu geben, macht ein Erstgespräch Sinn, bei dem wir Ihren spezifischen Use Case besprechen.

Eigenschaften von uniEDGEvision

Auf welche Weise lokalisiert uniEDGEvision genau fehlerhafte Stellen?

Die KI erfasst Bilder über gelernte Texturen und Muster und erkennt diese im aufgezeichneten Bild wieder. Einmal antrainiert, weiß die KI genau zwischen Produktarten, Fehlertypen und externen Faktoren (Licht, Staub, etc.) zu unterscheiden.

Ist uniEDGEvision in der Lage, auch bei sehr hoher Produktionsgeschwindigkeit (z.B. mehrere Teile pro Sekunde) eine zuverlässige Prüfung durchzuführen?

In den meisten Fällen ist eine hohe Produktionsgeschwindigkeit unproblematisch. Unser Modell läuft auf einem mitgelieferten Industrie-PC direkt bei Ihnen vor Ort, was bedeutet, dass das KI-Modell Bilder in Millisekunden analysiert. Unsere Erfahrung zeigt, dass eher das Teile-Handling als die KI-Auswertung ein potenzieller Engpass für die Automatisierung darstellt.

Ist uniEDGEvision auch in der Lage, äußerst kleine Fehler (zum Beispiel im Bereich von 1-3 mm) zu erkennen?

In den meisten Fällen stellt das keine Schwierigkeit dar. Wir passen die verwendete Hardware zur Aufnahme (Kamera, Beleuchtung, Anbringung usw.) bei Bedarf vollständig an Ihre spezifischen Anforderungen an. Da unser System herstellerunabhängig arbeitet, können wir stets das optimale Hardware Setup für Ihre Prüfanforderungen bereitstellen.

Ist uniEDGEvision in der Lage, Fehler zuverlässig zu erkennen, unabhängig davon, wo sie auftreten oder in welcher Ausprägung sie sind?

Ja, ein KI-Ansatz arbeitet anders als ein klassischer Bildvergleich. Die KI sucht aktiv nach den gelernten Fehlertypen im Bild. Dadurch spielt die Lage des Fehlers keine Rolle. Die KI kennt den Gut-Zustand Ihres Produktes und kennt die Fehlerarten durch eine selbst gelernte Mustererkennung. Selbst wenn ein völlig neuer Fehler im Prozess auftauchen würde, wird diese Abweichung vom Gut-Zustand als Anomalie erkannt und kann im zweiten Schritt einer Fehlerart zugewiesen werden. Interessant? Dann vereinbaren Sie doch ein Erstgespräch mit uns.

Implementierung

Welcher Zeitrahmen ist für die Implementierung des uniEDGEvision-Prüfsystems vorgesehen?

Anders als andere KI-Systeme arbeiten wir mit einem digitalen Zwilling Ihres Produktes und Ihrer Fehlertypen (synthetische Daten). Dadurch können wir Ihre echten Produktionsdaten mit synthetisch erzeugten Daten anreichern und den Teachingprozess im virtuellen Raum beschleunigen. Innerhalb weniger Stunden können dadurch neue Produkte und Fehler antrainiert werden und ausreichend Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden.

Welcher Umfang an Daten (annotierte Bilder) wird von uniEDGEvision benötigt?

Wir benötigen nur wenige Echtdaten, weil wir daraus synthetische Daten (digitaler Zwilling) erzeugen, um die KI anzuteachen. Erfahrungsgemäß zeichnen wir im ersten Monat der Zusammenarbeit Echtdaten im Prozess auf, die uns ausreichen, um Ihren kompletten Fehlerkatalog digital nachzubilden und die KI anzutrainieren.

Funktioniert uniEDGEvision mit bereits vorhandenen Kamerasystemen?

In der Regel stellt uniEDGEvision eigene Kameras bereit, aber es gibt auch die Möglichkeit, bereits vorhandene Kameras zu nutzen. In diesem Fall prüfen wir die aufgezeichnete Bildqualität zur Verarbeitung für die KI-Auswertung. Sind die bestehenden Komponenten mit unseren Anforderungen kompatibel, steht dem nichts im Weg. 

Fortlaufende Betreuung

Wird das System regelmäßig mit neuen Softwareupdates versorgt?

Ja, uniEDGEvision ist eine SaaS-Lösung (Software as a Service). Sie erhalten regelmäßig Updates und bleiben auf dem neuesten Stand.

Sind Softwareupdates, Wartung und anschließende Betreuung im Preis inbegriffen?

Softwareupdate ja. Eine dedizierte Wartung und Betreuung lässt sich flexibel bei unseren Paketen dazu buchen. Mehr dazu gerne im persönlichen Gespräch.

Was geschieht, wenn nach der erfolgreichen Implementierung eine neue Fehlerkategorie auftritt?

Eine neue Fehlerklasse wird in einem laufenden Retainer-Vertrag selbstverständlich nachgeteacht. Tritt eine neue Fehlerklasse außerhalb eines gemeinsamen Projektrahmens auf, können Sie flexibel das neue Teaching buchen. Die Konditionen dafür erfahren Sie in einem persönlichen Gespräch und sind abhängig von der Fehler und- Produktart.