AI-Vision in der Fertigungsinspektion: 3 bewährte Strategien für 2025

Im vergangenen Jahr haben Hersteller Vision-AI verstärkt in ihre Produktionslinien integriert – ob im Maschinenbau, in der Elektronikfertigung oder im Automobilbereich.

Das wachsende Interesse an maschinellem Lernen und AI hat branchenübergreifend zu umfangreichen Pilotprojekten geführt. Während Tests mit AI jedoch vergleichsweise einfach sind, liegt die eigentliche Herausforderung in der Skalierung und der erfolgreichen Einbindung in die Serienproduktion.

Für den Einsatz von AI in der Fertigung ist dies ein entscheidender Wendepunkt, da sich frühere Investitionen nun messbar auszahlen. Ein Hersteller von Landmaschinen sparte nach der Einführung von Vision-AI über $8 million pro Standort ein. Gleichzeitig halbierten sich bei einem anderen Hersteller die Kundenreklamationen dank eines AI-gestützten Qualitätsprüfsystems.

Effektive Strategien zur Implementierung von Visual AI in der Fertigung

Wo erzielen Sie den schnellsten ROI, wenn Sie AI neu einführen? Basierend auf erfolgreichen AI-Implementierungen mit Lösungen von DaoAI sind dies die Kernbereiche mit der unmittelbarsten Wirkung für Hersteller:

• Montage- und Verpackungsverifikation, Ausrichtungsprüfung
• Erkennung von Qualitätsproblemen und Qualitätskontrolle
• Fehlerinspektion und Fehlerklassifizierung

Betrachten wir diese typischen Herausforderungen und konkrete Praxisbeispiele von Herstellern, die sie mit Visual AI erfolgreich gelöst haben.

 

Lösung 1: Vermeidung von Fremdkörpern in der Montage

Unser erstes Anwendungsbeispiel stammt von einem Hersteller von EV-Batterien. In Montageumgebungen treten Rückstände oder eindringende Fremdkörper oft unvorhersehbar auf, was die Erfassung aller denkbaren Fehlermuster extrem erschwert. Durch das Trainieren eines Modells zur unüberwachten Fehlersegmentierung (Unsupervised Defect Segmentation) ausschließlich mit Gutteilen erkennt die AI unbekannte Fremdkörper wie Schrauben oder Haare vollautomatisch und sichert die Montagequalität.

 

Lösung 2: Fehlererkennung auf dunklen Produktoberflächen

Das nächste Beispiel liefert ein Tastaturhersteller. Gängige Tastaturen sind meist schwarz und weisen auf den Tastenkappen unterschiedlichste Oberflächendefekte auf – von feinen Kratzern über Lackabplatzungen am Aufdruck bis hin zu Fingerabdrücken. Mithilfe eines Modells zur unüberwachten Fehlersegmentierung wurde das System so trainiert, dass es insgesamt 17 Fehlerarten ohne manuelle Fehlerannotation zuverlässig erkennt.

     

Lösung 3: Fehlererkennung auf stark reflektierenden Oberflächen

Die hohe Reflektivität von Eisenbahnschienen und wechselnde Lichtverhältnisse erschweren das Modelltraining und die Fehlerbewertung. DaoAI World optimiert die Bilddaten durch Histogrammausgleich und gezielte Bildanpassungen. Das auf fehlerfreien Referenzmustern trainierte Modell zur unüberwachten Fehlersegmentierung erkennt Risse, Kratzer, Fremdkörper und Korrosion. Dieser unüberwachte Ansatz steigert Prüfeffizienz und Genauigkeit, ohne dass umfangreich gelabelte Daten erforderlich sind.

Mit Vision-AI messbare Ergebnisse erzielen – jetzt ist der richtige Zeitpunkt

Von der Reduzierung ungeplanter Stillstandzeiten über die Steigerung der Produktqualität bis hin zu mehr Arbeitssicherheit: Diese Fallbeispiele belegen den konkreten Nutzen von Visual AI in der industriellen Fertigung.

Da sich AI rasant weiterentwickelt, überdenken viele Hersteller ihre Prozesse grundlegend. Wir sind gespannt, wie diese Technologie auch 2025 Innovationen vorantreiben und neue Lösungen für komplexe betriebliche Herausforderungen eröffnen wird.

FAQ

1. Was ist Visual AI und worin liegt der Unterschied zur traditionellen industriellen Bildverarbeitung?

Visual AI nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen. Im Gegensatz zu traditionellen Bildverarbeitungssystemen, die auf vordefinierten Regeln und Schablonen basieren, lernt Visual AI aus Daten, passt sich an Abweichungen an und optimiert sich kontinuierlich. Diese Flexibilität ermöglicht präzisere und effizientere Prüfprozesse in dynamischen Fertigungsumgebungen.

2. Welche drei bewährten Strategien gibt es für den Einsatz von Visual AI in der Fertigungsprüfung?

Der Artikel beschreibt die folgenden Strategien:

• Montage- und Verpackungsverifikation: Einsatz von Visual AI zur Erkennung von Anomalien oder Fremdkörpern während des Montageprozesses zur Sicherung der Produktintegrität.

• Erkennung von Qualitätsproblemen und Qualitätskontrolle: Nutzung von AI-Modellen zur Überwachung und Bewertung der Produktqualität in Echtzeit, um Fehler zu reduzieren und Prozessstabilität zu erhöhen.

• Fehlerinspektion und -klassifizierung: Implementierung AI-gestützter Systeme zur Identifizierung und Kategorisierung von Defekten, selbst auf anspruchsvollen Oberflächen wie dunklen oder spiegelnden Materialien.

3. Wie bewältigt Visual AI Prüfungen auf anspruchsvollen Oberflächen wie dunklen oder spiegelnden Materialien?

Systeme mit Visual AI können mit unüberwachten Lernmodellen trainiert werden, die gezielt Anomalien erkennen, ohne dass dafür große gelabelte Datensätze erforderlich sind. Anhand von Gutteilen erkennt die AI Unregelmäßigkeiten auf dunklen Oberflächen (wie schwarzen Tastaturkappen) oder spiegelnden Flächen (wie Eisenbahnschienen) – einschließlich Kratzern, Abplatzungen oder Fremdkörpern – und steigert so die Prüfgenauigkeit.

4. Welche Vorteile bieten unüberwachte Lernmodelle bei Visual AI in der Fertigung?

Unüberwachte Lernmodelle erfordern keine gelabelten Datensätze und eignen sich daher ideal für Szenarien, in denen Fehlermuster selten oder extrem vielfältig sind. Zu den Vorteilen zählen:

• Geringerer Datenannotationsaufwand: Minimierung des manuellen Labeling-Aufwands.

• Anpassungsfähigkeit: Schnelle Adaption an neue Fehlerbilder oder Produktvarianten.

• Effizienz: Kürzere Einführungszeiten für AI-Prüfsysteme in Serienproduktionslinien.

5. Gibt es Praxisbeispiele von Unternehmen, die von Visual AI in der Fertigung profitieren?

Ja. Der Artikel führt folgende Beispiele an:

• Ein Hersteller von EV-Batterien: Setzte Visual AI ein, um Fremdkörper bei der Montage zu erkennen und so die Produktsicherheit zu erhöhen.

• Ein Tastaturhersteller: Identifizierte mittels AI-Modellen 17 Fehlerarten auf schwarzen Tastenkappen ohne gelabelte Daten und verbesserte so die Qualitätskontrolle.

• Schieneninstandhaltung: Nutzte Visual AI zur Erkennung von Defekten auf reflektierenden Schienen zur Sicherung der Infrastrukturintegrität.

6. Wie können Hersteller mit der Einführung von Visual AI in ihren Prüfprozessen beginnen?

Hersteller können folgende Schritte einleiten:

• Identifikation kritischer Prüfpunkte: Ermitteln der Bereiche, in denen Visual AI den höchsten Mehrwert liefert.

• Erfassen von Qualitätsdaten: Sammeln fehlerfreier Referenzmuster für das Training unüberwachter Modelle.

• Zusammenarbeit mit AI-Lösungsanbietern: Partnerschaft mit Experten wie DaoAI zur Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter Visual-AI-Systeme.

Bereit für das Upgrade Ihres AOI-Systems?

Erfahren Sie, wie AI-gestützte AOI von DaoAI Pseudofehler minimiert, Programmierzeiten drastisch verkürzt und sich schnell amortisiert.