KI-basierte Fehlererkennung in der Fertigung: Unsere Dienstleistungen & Expertise

Itransition unterstützt Hersteller bei der Integration von KI-gestützter Fehlererkennung in komplexe Hochgeschwindigkeits-Produktionsumgebungen, um die Qualitätskontrolle zu verbessern. Unsere Lösungen ermöglichen eine schnelle, genaue und konsistente Erkennung von Fertigungsfehlern, bei denen herkömmliche Inspektionsmethoden versagen - und das ohne Unterbrechung der bestehenden Produktionsabläufe.

Fehlertypen, die Sie mit unseren KI-Lösungen erkennen können

KI-gestützte Erkennung von Fertigungsfehlern

Oberflächenfehler

Fehler auf der Oberfläche des Artikels, einschließlich Kratzer, Dellen, Verfärbungen, ungleichmäßige Beschichtung, Flecken und Texturabweichungen

Strukturelle Mängel

Unterirdische Probleme, wie innere Risse, Hohlräume, Lufteinschlüsse und Materialfehler

Montagefehler

Fehlende, falsche oder falsch platzierte Komponenten in montierten Produkten sowie Verunreinigungen, Schutt oder Staub

Maßliche Mängel

Produkt- und Komponentenabweichungen von den erforderlichen Größen- oder Formspezifikationen, die die Passform, Leistung oder Kompatibilität der Montage beeinträchtigen

Prozess-Probleme

Außerhalb der Spezifikation liegende Bedingungen, einschließlich Druck, Temperatur, Vibration, Durchflussrate, Drehmomentschwankungen usw.

Steigern Sie die Effizienz der Produktinspektion mit KI-gestützter Fehlererkennung in der Fertigung

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Inspektionstechnologien für die Fehlererkennung in der Fertigung

Unsere Fehlererkennungssysteme basieren auf Bildverarbeitungs- und industriellen IoT-Technologien und helfen Fabriken, die Genauigkeit der Fehlererkennung zu verbessern und die Qualitätskontrolle zu optimieren.

2D-Bildgebung

An Produktionslinien installierte hochauflösende Kameras erfassen 2D-Bilder oder Videoströme, die von Fehlererkennungslösungen in Echtzeit verarbeitet werden, um sichtbare Fehler sofort zu erkennen und Nacharbeiten zu reduzieren.

3D-Inspektion

3D-Scanlösungen erstellen präzise digitale Produktnachbildungen, um die physische Struktur und das Volumen eines Produkts zu prüfen und Maßabweichungen zu erkennen, die in 2D-Bildern nicht sichtbar sind.

Röntgenstrahlen

Röntgenbasierte Inspektionen helfen bei der Erkennung interner Defekte und gewährleisten die Produktqualität bei gleichzeitiger Wahrung der strukturellen Integrität und der Produktionskontinuität.

Sensoren

Industrielle Sensoren überwachen kontinuierlich Parameter der Produktlinie, wie z. B. Vibration, Temperatur, Druck usw., um Anzeichen von Produktfehlern frühzeitig zu erkennen.

KI-gestützte Fehlererkennung: von der Echtzeitprüfung zur vorausschauenden Qualitätskontrolle

Wir unterstützen Sie bei der Umstellung von reaktiven Produktkontrollen auf ein proaktives, KI-gestütztes Qualitätsmanagement, indem wir Echtzeitinspektionen mit prädiktiver Analytik kombinieren.

Fehlererkennung in Echtzeit

Erkennen Sie Fehler an der Produktionslinie und alarmieren Sie die Bediener automatisch zur weiteren Prüfung oder entfernen Sie nicht konforme Artikel, bevor sie die nächste Produktionsstufe erreichen.

Prädiktive Fehlererkennung

Analysieren Sie prozessbegleitende Montagedaten und Leistungskennzahlen von Produktionsanlagen, um vorauszusehen, wo und wann Defekte wahrscheinlich auftreten werden, damit Sie Prozesse anpassen können, bevor die Produktqualität beeinträchtigt wird.

Wann sollte KI zur Fehlererkennung in der Fertigung eingesetzt werden?

Durch die Implementierung von KI-gestützten Fehlererkennungslösungen helfen wir Herstellern, die Grenzen manueller Prüfmethoden oder herkömmlicher AOI-Systeme zu überwinden.

Inkonsistenz der Inspektionsentscheidungen

Die Ergebnisse von Qualitätsprüfungen variieren von Bediener zu Bediener oder sogar innerhalb derselben Schicht aufgrund von Ermüdung, Ablenkung und Subjektivität.

Unfähigkeit, mit Material- und Umgebungsvariabilität umzugehen

Regelbasierte automatisierte Inspektionssysteme können sich nicht an natürliche Produktschwankungen oder sich ändernde Umgebungsbedingungen wie Lichtschwankungen, Staub, Vibrationen oder Sensorrauschen anpassen.

Komplexe und subtile Mängel werden übersehen

Kritische Fehler sind für Menschen oder regelbasierte Systeme aufgrund ihrer Größe, Form oder Lage zu schwer zu erkennen, was dazu führt, dass die Produktqualität nicht erkannt wird.

Eskalierende Betriebskosten

Erkennungsfehler und Inkonsistenzen, die durch die Beschränkungen manueller und herkömmlicher AOI-Methoden verursacht werden, führen zu immensen finanziellen Verlusten und Materialverschwendung in Verbindung mit Produktnacharbeit oder Rücksendungen.

KI-gestützte Fehlererkennung - Roadmap zur Implementierung

1

Entwicklung eines Business Case

Überprüfung Ihrer Produktionslinien und Arbeitsabläufe zur Prüfung der Produktqualität

Bewertung der KI-Machbarkeit

Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Fehlererkennungsstrategie

Festlegung von Projekt-KPIs und Metriken

2

Technische Bewertung & Lösungsdesign

Analyse der Qualität und Verfügbarkeit der vorhandenen Daten

Entwurf der Lösungsarchitektur für die Fehlererkennung

Projektplanung, einschließlich Umfang, Phasen, Budget und Zeitplan

3

Entwicklung und Bereitstellung einer Pilotlösung

Entwicklung der Pilotversion der Lösung

Pilotierung der Lösung in der Produktionslinie, die parallel zum bestehenden Arbeitsablauf der Fehlererkennung läuft, um die Qualität der Lösung zu bewerten, sie anzupassen und Daten für zukünftige Verbesserungen zu sammeln

4

Bewertung und Verbesserung der Pilotlösung

Bewertung der Leistung der Pilotlösung und Sammlung von Feedback durch das QA-Team

Verbesserung der Lösung

5

Systemeinführung und -übernahme

Einsatz der Lösung in vollem Umfang

Benutzerschulung

Messung der Projekt-KPIs und der geschäftlichen Auswirkungen der Lösung

Laufende Überwachung und Unterstützung der Lösung

Wie wir das Risiko einer KI-Einführung in Produktionsumgebungen verringern

ERP-Fertigung

Nahtlose Integration in die bestehende Technologielandschaft

Wir entwickeln KI-basierte Fehlererkennungslösungen unter Berücksichtigung Ihrer bestehenden Infrastruktur und Technologie, um eine nahtlose Integration der Lösung in jede Art von Hardware und Software zu gewährleisten, auf die Sie angewiesen sind, einschließlich Fertigungssteuerungssystemen, ERP- und Qualitätsmanagementsystemen.

Zuverlässiger Betrieb in Produktionsumgebungen

Je nach Ihren Sicherheitsrichtlinien sowie Ihren Netzwerk- und Serverkapazitäten stellen wir die Lösung in der Cloud oder vor Ort bereit und gewährleisten so eine stabile Leistung der Lösung in Hochgeschwindigkeits-Produktionslinien.

Bereitschaft des Produktionsteams für KI-gestützte Inspektion

Wir bereiten die Qualitäts- und Produktionsteams auf die Arbeit mit der KI-gestützten Fehlererkennung vor, indem wir gezielte Schulungen, rollenbasierte Handbücher, systeminterne Walkthroughs und Live-Sitzungen, Workshops vor Ort und On-Demand-Benutzersupport während der gesamten Einführungsphase anbieten.

Kontrollierte Bereitstellung in der Produktion

Um die volle Kontrolle über die Lösungsqualität zu gewährleisten, unterteilen wir den Prozess der Lösungsbereitstellung in mehrere Phasen, wobei wir in jeder Phase eine Zwischenbewertung der Qualität vornehmen. Sobald wir von Ihrem Qualitätssicherungsteam die Bestätigung erhalten, dass die Lösung Ihren Qualitätsanforderungen entspricht, fahren wir mit der vollständigen Bereitstellung der Lösung in der Produktion fort.

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Unsere realen Ergebnisse in verschiedenen Branchen

KI-Lösung für den medizinischen Bereich

3x

Steigerung der Fehlererkennungsrate

KI-Lösung zur Erkennung von Fehlern bei medizinischen Verpackungen

Wir haben eine KI-gestützte Lösung zur Erkennung von Herstellungsfehlern entwickelt, die einem in den USA ansässigen Behälterhersteller hilft, eine 100%ige Inspektionsabdeckung zu gewährleisten, um die strengen Compliance-Richtlinien des Kunden zu erfüllen.

AI-gestützte Erkennung von Mängeln bei Sperrholz

80%

Steigerung der Effizienz der Qualitätskontrolle

KI-Beratung für die Erkennung und Klassifizierung von Sperrholzfehlern

Unsere Berater analysierten das Management der Fertigungsprozesse eines US-amerikanischen Herstellers von Sperrholzplatten und Laubholzfurnieren und ermittelten, dass der Einsatz von KI in der Qualitätskontrolle von großem Nutzen sein könnte. Anschließend konzipierten und implementierten wir eine Computer-Vision-Lösung, um die manuellen Qualitätskontrollverfahren zu ersetzen.

Über Itransition

Mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Beratung von KI-Lösungen

Spezielles AI/ML-Kompetenzzentrum

Etablierte Partnerschaften mit Microsoft und AWS

Inhaber der Spezialisierung auf Microsoft Azure AI Platform

Betreuung von Start-ups, mittelständischen Unternehmen und Fortune-500-Unternehmen auf der ganzen Welt

ISO 9001-, ISO/IEC 27001- und ISO/IEC 15408-Zertifizierung zur Gewährleistung von Servicequalität und Compliance

Anerkannt von Gartner, Deloitte, Forrester Research und der Everest Group