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Automatisierte Defekterkennung mit KI

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In der modernen Fertigung entscheidet oft ein winziges Detail über die Qualität eines ganzen Produkts. Ein feiner Riss in einer Oberfläche, eine minimale Abweichung in der Montage, eine Unregelmäßigkeit im Material – für das menschliche Auge sind solche Fehler oft nur unter größter Konzentration und mit hohem Zeitaufwand zu erkennen. Die manuelle visuelle Inspektion ist ermüdend, subjektiv und wird schnell zum Flaschenhals im Produktionsprozess. Das Ergebnis: Fehler werden übersehen, die erst in späteren Prozessschritten oder beim Kunden teure Reklamationen und Nacharbeiten verursachen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie unser Kunde KI im Unternehmen einsetzt, um neue Qualitätsstandards in der Fertigung zu etablieren.

Unsere Lösung: Qualitätssicherung, die mitdenkt

Die Software arbeitet wie ein digitales Auge, das niemals müde wird: Sie analysiert hochauflösende Bilder von Bauteilen sowie Oberflächen und lernt, zwischen “gut” und “fehlerhaft” zu unterscheiden. Im konkreten Anwendungsfall für die Prototypenfertigung von Leiterplatten (PCBs) wurde das KI-Modell darauf trainiert, fehlerhafte Lötstellen und andere Defekte zuverlässig zu identifizieren. Das System erkennt, markiert und dokumentiert jeden Fund in Sekundenschnelle in einer strukturierten Datenbank.

Das so entstehende automatisierte Prüfprotokoll ermöglicht nicht nur eine sofortige Reaktion, sondern liefert auch eine wertvolle Datenbasis für die nachhaltige Optimierung der Fertigungsprozesse. 

Anforderungen und Aufgaben im Projekt

Entwicklung eines KI-Modells zur automatischen Erkennung und Klassifizierung von Oberflächendefekten

Konzeption eines benutzerfreundlichen Interfaces zur Steuerung und Visualisierung der Prüfprozesse

Aufbau einer strukturierten Datenbank zur automatisierten Erstellung von Prüfprotokollen und Qualitätsberichten

Nahtlose Integration der Lösung in bestehende Produktions- und IT-Systeme

Gewährleistung der Datenhoheit durch eine konsequente On-Premise-Architektur

Jetzt Produktionsqualität mit KI steigern

Erfahren Sie, wie automatisierte Defekterkennung
Ihre Fertigung effizienter, sicherer und zukunftsfähig macht.

Effizient geprüft, intelligent integriert

Von der ersten Idee bis zur produktiven Anwendung: Die Umsetzung der KI-gestützten Defekterkennung erfolgte in enger Abstimmung mit dem Kunden, technisch fundiert und praxisnah. Im Fokus stand eine leistungsstarke Bilderkennung, nahtlose Integration in bestehende Systeme und eine benutzerfreundliche Bedienung – alles unter höchsten Sicherheitsstandards. 

  • Durchführung einer detaillierten Anforderungsanalyse und Architekturberatung 
  • Aufbau und Training eines hochperformanten Bilderkennungsmodells mit YOLO und Moondream AI 
  • Entwicklung und Anbindung von benutzerfreundlichen Web-Interfaces zur Visualisierung und Steuerung der Prüfprozesse 
  • Nahtlose Integration in bestehende IT-Infrastrukturen inklusive API-Anbindungen 
  • Automatisierte Speicherung der Prüfergebnisse als strukturierte Datenbasis für langfristige Auswertungen und Qualitätsberichte 
  • Sicherer Betrieb und Hosting der Lösung in einer geschützten On-Premise-Umgebung 
  • Schulung der Mitarbeitenden für den effektiven Einsatz der neuen Lösung 
Ein Mann spricht mit der KI seines Handys

Der Nutzen für den Kunden

Kosten senken, bevor sie entstehen
Durch die Analyse hochauflösender Bilder identifiziert die KI selbst winzige Defekte zuverlässig und sehr früh im Produktionsprozess. Dadurch verhindern Sie teure Nacharbeiten, reduzieren Ausschuss und beugen späteren Ausfällen gezielt vor.
Qualität als neuen Standard etablieren
Die objektive und konsistente Prüfung durch die KI schließt menschliche Fehler und Ermüdung als Fehlerquelle aus. So etablieren Sie eine messbar höhere Produktqualität und steigern die Prozesssicherheit nachhaltig.
Effizienz steigern und Zeit gewinnen
Der manuelle, zeitintensive Prüfaufwand wird auf ein Minimum reduziert und der gesamte Prozess deutlich beschleunigt. Dadurch werden wertvolle Ressourcen im Team frei, die Sie für wichtigere, wertschöpfende Aufgaben einsetzen können.

Verwendete Technologien

Programmiersprachen
Python, Go, TypeScript
Frontend
vue.js
Datenbank
PostgreSQL
KI & Bilderkennung
YOLO, Moondream AI
Backend
FastAPI, Gin
CI/CD
GitOps, Docker, Kubernetes

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