KI für die Qualitätskontrolle in der Produktion

Um qualitativ hochwertige Ware an den Kunden zu liefern, ist es wichtig, die beschädigten Produkte frühzeitig und effizient zu erkennen und vor der Auslieferung auszusortieren. Zu Beginn der Zusammenarbeit mit der codecentric AG war ein solches System bereits prototypisch implementiert.

Hierbei wurden Aufnahmen von den fertigen Produkten gemacht und danach durch eine KI ausgewertet. Dies funktionierte weitgehend gut. Allerdings gab es deutliche Schwankungen in der Erkennungsleistung, die nur teilweise mit den unterschiedlichen Produkttypen erklärt werden konnten. Außerdem fehlten Metriken und Warnindikatoren, die beim Auftreten einer Schwankung Alarm schlagen, um einem Fehlverhalten des Algorithmus frühzeitig entgegenzuwirken.

In einer partnerschaftlichen Zusammenarbeit galt es, für die Herausforderungen verschiedene Lösungen zu entwickeln. In einem ersten Schritt wurden fortschrittliche KI-Methoden eingesetzt, um das System robuster gegenüber verschiedenen Einflussfaktoren wie Produkttyp oder Beleuchtung zu machen. Dies senkte sofort den Arbeitsaufwand für die manuelle Kontrolle.

Der zweite Schritt bestand darin, das System für die Fabrikhalle zu operationalisieren. Im Zuge einer Skalierung auf fünf Maschinen wurden zunächst die Versionen der Erkennungssoftware zentral verwaltet, was zusätzlich eine Remote-Steuerung und Deployment dieser Software an den Anlagen ermöglichte. Eine mit dem System eng verzahnte Aufzeichnung der Historie erlaubt außerdem, tiefgehende Analysen und Auswertungen durchzuführen. Durch Integration mit der bereits vorhandenen Monitoring-Software des Betriebs werden die dafür zuständigen Mitarbeiter bei Fehlverhalten des Systems umgehend gewarnt.