Getty Images/iStockphoto
KI in der Fertigung: Anwendungsfälle für Qualitätskontrolle
Erfahren Sie, wie die Integration von KI und ML in Fertigungsprozesse Firmen hilft, Anforderungen an die Qualitätskontrolle wie Fehlererkennung und Abfallreduzierung zu erfüllen.
Da Fertigungsprozesse immer komplexer werden, setzen Unternehmen zunehmend KI-gestützte Systeme ein, um ihre Abläufe zu optimieren. Ein Bereich der Fertigung, in dem KI helfen kann, ist die Qualitätskontrolle.
Die Qualitätskontrolle stellt sicher, dass Produkte die erforderlichen Standards erfüllen. Ein KI-gestütztes System kann dabei helfen, Fehler zu erkennen und Ausschuss zu reduzieren. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) für die Qualitätskontrolle bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Die Einführung von KI und maschinellem Lernen (ML) in die Fertigungsprozesse eines Unternehmens erfordert erhebliche Investitionen, Integrationsmaßnahmen und Schulungen.
Hier erfahren Sie, was Unternehmen vor dem Einsatz von KI für die Qualitätskontrolle in der Fertigung wissen sollten.
Vorteile des Einsatzes von KI für die Qualitätskontrolle in der Fertigung
KI kann zur Verbesserung wichtiger Prozesse in der Qualitätskontrolle auf folgende Weise beitragen:
- Reduzierung menschlicher Fehler. Während ein Mitarbeiter aufgrund von Müdigkeit oder Zeitdruck ein Problem übersehen kann, erkennt eine gut trainierte KI für die Qualitätskontrolle alle Fehler, sodass Mitarbeiter die entsprechenden Korrekturmaßnahmen ergreifen können. Darüber hinaus kann KI potenziell Probleme erkennen, die für Menschen schwer zu erkennen sind, wie zum Beispiel winzige Produktfehler.
- Verbessert den Ruf der Marke. Kunden erwarten hochwertige Waren, und Produktfehler können zu Frustration und schlechten Bewertungen führen. KI kann Produktfehler erkennen, bevor das Produkt an den Kunden versandt wird.
- Hilft bei der Einhaltung von Vorschriften. Viele Teile und Produkte müssen strenge Vorschriften erfüllen, und KI hilft Unternehmen dabei, indem sie auf Compliance-Probleme oder andere Hürden hinweist.
- Reduziert Abfall. ML kann dazu beitragen, dass fehlerhafte Komponenten und Teile nicht in die nachgelagerte Fertigung gelangen. Durch die Beseitigung dieser fehlerhaften Inputs werden weniger Produkte aufgrund minderwertiger Teile aussortiert, was zu weniger Abfall führt.
- Hält Waren verwendbar. KI kann Umgebungen überwachen, um sicherzustellen, dass Produkte sicher gelagert und transportiert werden. Beispielsweise kann KI die Temperatur eines Lebensmittellagers überwachen, um sicherzustellen, dass die Bedingungen sicher bleiben.
4 Anwendungsfälle für KI der Qualitätskontrolle in der Fertigung
Zu den potenziellen Anwendungsfällen für KI in der Qualitätskontrolle gehören unter anderem:
1. Gewährleistung von Konsistenz
Lieferketten sind komplex, und die Qualität kann je nach Ausgangsmaterialien, Lieferanten und anderen Faktoren stark variieren. KI und ML können unter anderem Daten konsolidieren und Muster identifizieren, die zu minderwertigen Eingaben führen.
2. Ermöglicht Analysen
Einige Probleme in der Fertigung sind lediglich das Ergebnis einmaliger Unfälle, andere können jedoch auf weitreichendere Probleme hinweisen. KI kann Muster bei Fertigungsfehlern aufzeigen, anhand derer Mitarbeiter das zugrunde liegende Problem lösen können.
3. Prognostiziert Angebot und Nachfrage
Hersteller müssen Angebot und Nachfrage genau berechnen, um sicherzustellen, dass ihr Unternehmen über genügend Material verfügt, um Waren zu produzieren und die Kundenbedürfnisse zu erfüllen. KI kann Vorlaufzeiten und die potenzielle Marktnachfrage modellieren, was dazu beitragen kann, Verzögerungen in der Lieferkette zu vermeiden und sicherzustellen, dass immer genügend Produkte verfügbar sind.
4. Integration mit Automatisierung
Unternehmen können ihr bestehendes Qualitätskontrollsystem mit Automatisierung und Robotik integrieren, um die Geschwindigkeit beim Bauen, Scannen und Entscheiden über die Annahme oder Ablehnung von Produkten zu verbessern.
Ein Qualitätskontrollsystem kann Automatisierung nutzen, um defekte Artikel zur weiteren Prüfung umzuleiten und brauchbare Artikel an Roboter zu senden, die die fertigen Produkte verpacken und versenden können.
KI in der Qualitätskontrolle der Fertigung: Chancen und Herausforderungen
Mit zunehmender Komplexität der Fertigungsprozesse setzen Unternehmen vermehrt auf künstliche Intelligenz (KI), um Abläufe effizienter zu gestalten. Besonders in der Qualitätskontrolle zeigt KI großes Potenzial: Sie erkennt Fehler zuverlässig, reduziert Ausschuss und unterstützt bei der Einhaltung von Standards. Vorteile sind unter anderem die Minimierung menschlicher Fehler, geringerer Ausschuss, verbesserte Markenwahrnehmung und erhöhte Produktsicherheit. Herausforderungen bestehen vor allem in der Integration, Schulung und den erforderlichen Investitionen.
Typische Anwendungsfälle:
- Konsistenzsicherung trotz variierender Lieferketten
- Fehleranalyse durch Mustererkennung
- Prognosen zu Angebot und Nachfrage
- Automatisierte Prozesse zur Effizienzsteigerung in der Kontrolle und Verpackung
KI kann die Qualitätskontrolle in der Fertigung deutlich verbessern, vorausgesetzt, Unternehmen sind bereit, die notwendigen Schritte zur erfolgreichen Implementierung zu gehen.
