Visuelle KI im Mittelstand: Einstieg leicht gemacht

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Qualitätssicherung in der Industrie grundlegend. Was früher nur Großunternehmen vorbehalten war, wird nun auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) praktikabel: Visuelle KI-Systeme ermöglichen präzisere Prüfungen, weniger Fehler und mehr Effizienz. Dabei sind Projekte dieser Art mittlerweile ohne riesige Investitionen durchführbar.

Wie nähert man sich einem ersten Pilotprojekt? Hier finden Sie die Antworten.

Warum visuelle KI?

Die Qualitätssicherung zählt zu den zeit- und ressourcenintensivsten Prozessen in der Fertigung. Klassische manuelle Prüfungen stoßen dabei schnell an ihre Grenzen. Kameragestützte KI-Systeme übernehmen diese Aufgaben und bieten gleich mehrere Vorteile:

• ‍Höhere Genauigkeit: Selbst kleinste Defekte wie Kratzer, Risse oder unregelmäßige Strukturen werden zuverlässig erkannt, in vielen Fällen deutlich präziser als mit dem menschlichen Auge.‍
• Effizienzsteigerung: Prüfungen laufen automatisiert und in Echtzeit, wodurch Zeit und Kosten eingespart werden.‍
• Skalierbarkeit: KI-Systeme lassen sich flexibel erweitern und an neue Anforderungen anpassen.‍
• Dokumentation und Rückverfolgbarkeit: Prüfergebnisse werden bauteilbezogen gespeichert und sind jederzeit nachvollziehbar.
  

Damit steigern KMU nicht nur die Qualität ihrer Produkte, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Der Weg zum erfolgreichen Pilotprojekt‍

Der Einstieg in visuelle KI muss weder kompliziert noch kostenintensiv sein. Erfolgreich hat sich ein strukturiertes Vorgehen bewährt:
1. Anwendungsfall definieren‍

Identifizieren Sie Prozesse, die sich für KI-Prüfungen eignen, etwa Oberflächenkontrollen oder Montageprüfungen. Definieren Sie den gewünschten Anwendungsfall so präzise wie möglich, damit ein Pilotprojekt die gewünschten Ergebnisse produziert und wichtige Erfahrungswerte gesammelt werden können. Falls Ihnen kein Anwendungsfall einfällt, gehen Sie immer von der Fragestellung aus, welcher Prozess die größte Fehleranfälligkeit besitzt.

2. Technologie auswählen

Moderne Systeme und Anbieter bieten vorkonfigurierte Module und standardisierte Schnittstellen, die eine einfache Integration ermöglichen. Nutzen Sie Ihren klar formulierten Anwendungsfall, um sich schnell einen Überblick über potenzielle Anbieter zu verschaffen. Gängige KI-Recherchetools können dabei schnell relevante Anbieterlisten erstellen.

3. Pilotprojekt starten

Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Bereich der Produktion. So können Erfahrungen gesammelt und die Lösung angepasst werden. Befreien Sie sich von dem Gedanken, direkt alle Probleme auf einmal zu lösen. KI-Prüfungen verbessern sich kontinuierlich, je mehr Daten den Modellen zur Verfügung stehen.‍

4. Fördermöglichkeiten prüfen

Viele Programme auf Landes-, Bundes- und EU-Ebene unterstützen KMU bei der Einführung digitaler Technologien und KI. Dazu gehören z. B. Zuschüsse für Machbarkeitsstudien, Investitionen in Pilotanlagen oder Beratungsleistungen. Wer Fördermittel nutzt, reduziert nicht nur die Anfangsinvestition, sondern senkt auch das Risiko beim Einstieg.

5. Mensch-Maschine-Kooperation fördern

In der Einführungsphase validieren Mitarbeiter die Prüfergebnisse und trainieren die KI mit. Intuitive Benutzeroberflächen unterstützen diesen Prozess. Auf diese Weise fließt die Expertise der Mitarbeiter in die Modellierung der KI-Modelle ein. Zeitgleich wächst die Akzeptanz der Mensch-Maschine-Kooperation, ein wichtiger Baustein für den Erfolg eines Piloten.‍

Praxisbeispiele aus der Fertigung

Automobilzulieferer‍

Mithilfe von KI-gestützter Bildverarbeitung konnte die Oberflächenqualität von lackierten Bauteilen verbessert werden. Neben klassischen Defekten erkennt die KI auch unregelmäßige Muster. Auf diese Weise wurden Ausschuss und Nacharbeit deutlich reduziert. Der erfolgreiche Einsatz war das Ergebnis eines zuvor durchgeführten Pilotprojekts mit unserem vKI Modul, das den Weg für die breite Einführung ebnete.

Metallverarbeitung

Ein Unternehmen ersetzte die manuelle Inspektion durch ein visuelles KI-System. Die Ergebnisse: mehrere tausend automatisierte Prüfungen täglich, lückenlose Dokumentation mit unserem vProdis Modul und eine spürbare Senkung der Fehlerquote. Auch hier ging ein kleiner Pilotversuch voraus, der zeigte, wie zuverlässig das System in der Praxis arbeitet.

Herausforderungen meistern

Der Einsatz von KI ist kein starres Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Typische Hürden lassen sich mit modernen Ansätzen gut lösen:

• Wechselnde Produktionsbedingungen: Durch kontinuierliches Nachtrainieren bleibt die Erkennungsleistung stabil.
• Unvollständige Datenbasis: Anomalie-Modelle funktionieren auch mit kleinen Datensätzen und verbessern sich mit jeder Anwendung.
• Integration in bestehende Systeme: Standardisierte Schnittstellen sorgen für eine reibungslose Anbindung an vorhandene IT- und Automatisierungssysteme.‍

Fazit: Jetzt den ersten Schritt wagen

Visuelle KI ist längst keine Zukunftstechnologie mehr, sondern heute schon praxistauglich. Gehen Sie den ersten Schritt mit kleinen Pilotprojekten, um Erfahrungswerte in der Praxis und für die weitere strategische Planung zu sammeln. Mit unseren modularen Lösungen wie vProdis und vKI können wir KMUs unterstützen, ihre Qualitätssicherung effizienter, präziser und transparenter zu gestalten.

Ein weiterer Vorteil: Für KMU gibt es zahlreiche Förderprogramme, die Investitionen in KI-gestützte Qualitätssicherung finanziell unterstützen. Damit wird der Einstieg nicht nur technologisch, sondern auch wirtschaftlich leichter. Der Schlüssel zum Erfolg liegt im Schritt-für-Schritt-Vorgehen: mit Pilotprojekten beginnen, Erfahrungen sammeln und die Lösung anschließend skalieren.