< 1%
Falscher Ausschuss
18+
geprüfter Defektklassen
15.000 p/h
Inspektionsgeschwindigkeit
Problemstellung beim Kunden
Die Defekterkennung in der Produktion erfolgt derzeit manuell an zwei Stellen der Fertigungslinie und erfordert hochqualifizierte Fachkräfte. Dies führt zu hohen Ausschussraten, langen Prüfzeiten und begrenzter Skalierbarkeit. Zudem fehlt eine effiziente Möglichkeit, die Qualitätssicherung kontinuierlich zu verbessern. Um die Produktivität zu steigern und Fehlerraten zu reduzieren, war eine automatisierte, lernfähige Lösung erforderlich, die eine präzisere und schnellere Inspektion ermöglicht.
Unsere Lösung
Wir haben eine KI-gestützte Inspektionslösung entwickelt, die die bestehende Inspektionsmaschine mit einer leistungsstarken ML-Infrastruktur erweitert. Über eine eigens entwickelte Schnittstelle werden Bilddaten erfasst, annotiert und in einer MLOps-Umgebung verarbeitet, sodass die Modelle kontinuierlich optimiert und um neue Defektarten erweitert werden können. Fachkräfte des Kunden können direkt an der Verbesserung der KI mitwirken, indem sie Daten annotieren und Modelle gezielt nachtrainieren. Dadurch wird eine hochpräzise Defekterkennung mit niedriger Fehlerquote ermöglicht, während gleichzeitig der Prüfprozess beschleunigt und der Ausschuss reduziert wird.
