Fehlererkennung mit Hilfe von Maschinellem Lernen

Qualitätsmanagement ist ein klassischer Aufgabenbereich, um Prozesse mit Künstlicher Intelligenz zu optimieren. Je früher ein Mangel oder eine Herausforderung erkannt ist, desto kostengünstiger lässt sich hier eine Änderung vornehmen.

Gleichzeitig wird aber eine manuelle Prüfung in den bestehenden – oft sehr komplexen – Strukturen und Prozessen immer schwieriger oder regelrecht unmöglich.

Eine KI-Lösung unterstützt die Qualitätskontrolle über den gesamten Produktionsprozess hinweg. Sie bewertet Ergebnisse, weist auf Abweichungen hin, hilft bei der Fehlersuche und kategorisiert eigenständig in „Prüfung bestanden“ und „Prüfung nicht bestanden“. Unternehmen gestalten ihre Qualitätssicherung damit flächendeckender und detaillierter:

Eine Möglichkeit der Qualitätsprüfung mit Künstlicher Intelligenz ist beispielsweise die Nutzung von Bilderkennungsalgorithmen. Hierbei kann die KI dazu eingesetzt werden, um Fehler oder Abweichungen in visuellen Inspektionsprozessen automatisch zu erkennen. Es werden beispielsweise Kameras oder Scanner einsetzt, um das Produkt zu überprüfen und die Daten anschließend von der KI analysieren zu lassen.

Für Qualitätssicherungsprozesse innerhalb der Produktionsprozesse haben sich längst bildbasierte KI-Verfahren etabliert: Tierbefundungen und Produktanalysen liefern bereits Ergebnisse, die qualitativ weit über menschlichen Analysen liegen. Auch monotone Hilfsprozesse können unterstützt werden. Beispielsweise können Reinigungsprozesse für Kisten qualitätsgesichert werden.

Die Vorteile der optischen Erkennung mit KI liegen darin, dass die Inspektion schneller und genauer durchgeführt werden kann, was zu einer höheren Produktqualität führt. Zudem können die Prozesskosten gesenkt werden, da weniger manuelle Arbeitskräfte benötigt werden.

Auch in der Qualitätssicherung kann KI eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren. Ein Beispiel dafür ist die Vorhersage von Fehlern oder Qualitätsproblemen in der Produktion anhand von Datenanalysen. Hierbei kann die KI Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen würden. Durch die Automatisierung dieses Prozesses kann die Effizienz gesteigert werden, da die Inspektion schneller und genauer durchgeführt werden kann.

Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung von KI zur Automatisierung von Tests. Hierbei ermöglicht die Künstliche Intelligenz es, Testfälle zu generieren und auszuführen. Dadurch können Fehler schneller erkannt werden, was zu einer schnelleren Fehlerbehebung führt und somit die Produktqualität erhöht.