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Metallindustrie: Kleinste Oberflächenfehler erkennen & Pseudoausschuss reduzieren 

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.

Eine zuverlässige Qualitätssicherung schaffen bei doppelter Produktionsgeschwindigkeit

Die Qualitätsprüfung ist für viele Unternehmen in der Metallbearbeitung/-herstellung der Flaschenhals in der Produktion. Durch die große Menge an produzierten Teilen wird es für die Mitarbeiter fast unmöglich jede kleinste Schraube oder Mutter auf Fehler zu überprüfen. Selbst Stichproben können lange dauern, so dass die Produktion nicht auf voller Leistung laufen kann. Lesen Sie in diesem Artikel, wie Sie selbst bei doppelter Produktionsgeschwindigkeit 100% Kontrollen durchführen können und trotzdem keinen Fehler übersehen.

Die Qualitätsprüfung ist für viele Unternehmen in der Metallbearbeitung/-herstellung der Flaschenhals in der Produktion. Durch die große Menge an produzierten Teilen wird es für die Mitarbeiter fast unmöglich jede kleinste Schraube oder Mutter auf Fehler zu überprüfen. Selbst Stichproben können lange dauern, so dass die Produktion nicht auf voller Leistung laufen kann. Lesen Sie in diesem Artikel, wie Sie selbst bei doppelter Produktionsgeschwindigkeit 100% Kontrollen durchführen können und trotzdem keinen Fehler übersehen.

KI Qualitätskontrolle: Kunden Qualität versichern können

Das Problem bei einer Stichprobenkontrolle liegt ganz klar darin, dass nicht jedes Teil auf Fehler überprüft wurde. So ist es schwierig den Kunden eine gleichbleibend gute Qualität zu versichern. Falls nun bei der Warenanlieferung eine Kontrolle durchgeführt wird und defekte Teile gefunden werden, kann das schnell zu Reklamation oder Retoure führen. Die Folge daraus: Steigende Kosten für Sie und Unzufriedenheit der Kunden.

Durch ein KI-basiertes Kamerasysteme entsteht eine Qualitätskontrolle, bei der jedes Teil analysiert wird und Sie nie wieder fehlerhafte Ware verschicken müssen. Der Vorteil dabei: Es werden nicht nur Retourekosten, sondern auch Personalkosten eingespart.

Die künstliche Intelligenz übernimmt die Arbeit der Mitarbeiter. Dabei funktioniert die Kamera als Auge und das neuronale Netzwerk ist wie das Gehirn eines Menschen. Jedoch läuft die Überprüfung hierbei in Millisekunden ab. Dadurch ist eine 100% Kontrolle problemlos möglich und eine gleichbleibende Qualität ist gesichert.

Das Problem bei einer Stichprobenkontrolle liegt ganz klar darin, dass nicht jedes Teil auf Fehler überprüft wurde. So ist es schwierig den Kunden eine gleichbleibend gute Qualität zu versichern. Falls nun bei der Warenanlieferung eine Kontrolle durchgeführt wird und defekte Teile gefunden werden, kann das schnell zu Reklamation oder Retoure führen. Die Folge daraus: Steigende Kosten für Sie und Unzufriedenheit der Kunden.

Durch ein KI-basiertes Kamerasysteme entsteht eine Qualitätskontrolle, bei der jedes Teil analysiert wird und Sie nie wieder fehlerhafte Ware verschicken müssen. Der Vorteil dabei: Es werden nicht nur Retourekosten, sondern auch Personalkosten eingespart.

Die künstliche Intelligenz übernimmt die Arbeit der Mitarbeiter. Dabei funktioniert die Kamera als Auge und das neuronale Netzwerk ist wie das Gehirn eines Menschen. Jedoch läuft die Überprüfung hierbei in Millisekunden ab. Dadurch ist eine 100% Kontrolle problemlos möglich und eine gleichbleibende Qualität ist gesichert.

Pseudoausschuss durch klassische Systeme vermeiden

Die Nachteile bei einer 100% Kontrolle liegen nicht nur bei dem Kostenpunkt oder beim Personalaufwand. Viele Unternehmen lösen dieses Problem mit einem klassischen Kamerasystem. Doch dabei entsteht ein neues Problem: Der Pseudoausschuss!

Hierbei handelt es sich um fälschlicherweise aussortierte Teile. Das bedeutet: Die Kamera erkennt beispielsweise einen Staubkorn als Kratzer oder eine veränderte Lage als falsche Form. Dadurch werden gute Teile weggeworfen und es entstehen neue Kosten.

KI verhindert all das mit dem neuronalen Netzwerk. Wie schon zuvor erwähnt funktioniert es wie das Gehirn eines Menschen. Das bedeutet die KI überprüft das Teil auf Fehler wie zum Beispiel Kratzer oder Lackierfehlern und vernachlässigt dabei die Umwelteinflüsse – wie es ein Mensch machen würde. Dadurch wird das KI-basierte Kamerasystem robust gegenüber Umweltfaktoren wie Schatten oder Staub und verhindert so Pseudoausschuss.

Die Nachteile bei einer 100% Kontrolle liegen nicht nur bei dem Kostenpunkt oder beim Personalaufwand. Viele Unternehmen lösen dieses Problem mit einem klassischen Kamerasystem. Doch dabei entsteht ein neues Problem: Der Pseudoausschuss!

Hierbei handelt es sich um fälschlicherweise aussortierte Teile. Das bedeutet: Die Kamera erkennt beispielsweise einen Staubkorn als Kratzer oder eine veränderte Lage als falsche Form. Dadurch werden gute Teile weggeworfen und es entstehen neue Kosten.

KI verhindert all das mit dem neuronalen Netzwerk. Wie schon zuvor erwähnt funktioniert es wie das Gehirn eines Menschen. Das bedeutet die KI überprüft das Teil auf Fehler wie zum Beispiel Kratzer oder Lackierfehlern und vernachlässigt dabei die Umwelteinflüsse – wie es ein Mensch machen würde. Dadurch wird das KI-basierte Kamerasystem robust gegenüber Umweltfaktoren wie Schatten oder Staub und verhindert so Pseudoausschuss.

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Nie wieder falsche Stückzahlen durch exakte Mengenprüfung

Die Qualität ist nicht der einzige Knackpunkt bei der Qualitätssicherung in einer Metallbearbeitung/-herstellung. Hinzu kommt noch die Überprüfung der Stückzahlen pro Verpackung. Hier mal eine Schraube mehr, hier eine Schraube zu wenig, … Zunächst klingt es nach keinem großen Problem, doch auf Dauer kann das ebenso zu unzufriedenen Kunden führen. Kein Wunder: Niemand bekommt gerne weniger Ware als er bezahlt hatte.

Das KI-basierte Kamerasystem verbindet die Stückzahlenprüfung und die Qualitätskontrolle in einem und schafft so ein Allrounder für die Produktion. Während das System die Teile auf Fehler überprüft, werden sie gleichzeitig gezählt und alles automatisch dokumentiert. Das macht es zu dem perfekten maschinellen Mitarbeiter.

Die Qualität ist nicht der einzige Knackpunkt bei der Qualitätssicherung in einer Metallbearbeitung/-herstellung. Hinzu kommt noch die Überprüfung der Stückzahlen pro Verpackung. Hier mal eine Schraube mehr, hier eine Schraube zu wenig, … Zunächst klingt es nach keinem großen Problem, doch auf Dauer kann das ebenso zu unzufriedenen Kunden führen. Kein Wunder: Niemand bekommt gerne weniger Ware als er bezahlt hatte.

Das KI-basierte Kamerasystem verbindet die Stückzahlenprüfung und die Qualitätskontrolle in einem und schafft so ein Allrounder für die Produktion. Während das System die Teile auf Fehler überprüft, werden sie gleichzeitig gezählt und alles automatisch dokumentiert. Das macht es zu dem perfekten maschinellen Mitarbeiter.

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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.