In unseren News zeigen wir, wie Vivaldi Digital Solutions KI und Digitalisierung in der industriellen Praxis anwendet.
Mit smarten Systemen zur Qualitätskontrolle und datengestützten Prozessen gestalten wir die Produktion von morgen – effizient, nachvollziehbar und lernfähig.
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Die Einführung neuer Technologien in bestehende Produktionsumgebungen ist selten ein Selbstläufer. Dies gilt besonders, wenn es um künstliche Intelligenz geht. In diesem Beitrag möchten wir einen Einblick geben, wie wir gemeinsam mit einem mittelständischen Kunden unsere KI-basierte Bilderkennungslösung erfolgreich implementiert haben.
Der Ausgangspunkt: Sichtprüfung unter Druck
Unser Kunde, ein Hersteller von sicherheitskritischen Gussteilen, stand vor einem bekannten Problem: Die manuelle Sichtprüfung am Ende der Linie war nicht nur personalintensiv, sondern auch subjektiv und fehleranfällig. Gleichzeitig bestand der Wunsch, die Ausschussquote zu senken, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.
Doch bevor KI überhaupt sinnvoll eingesetzt werden kann, braucht es ein stabiles digitales Fundament. Viele Produktionsumgebungen arbeiten noch immer mit papierbasierten Abläufen, dezentralen Informationen und fehlender Rückverfolgbarkeit. Daher gehen wir bei neuen Projekten einen konsequenten Schritt voraus.
Schritt 1: Digitalisierung zuerst
Bevor wir unsere KI-Modelle trainieren und integrieren konnten, musste die Produktion digitalisiert werden, insbesondere die Endkontrolle. Gemeinsam mit dem Kunden führten wir zunächst unser System zur digitalisierten Sichtprüfung ein, das drei zentrale Funktionen vereint:
- Digitalisierte Endkontrolle (vCheck): manuelle Prüfer erfassen Defekte und Ergebnisse über ein visuelles Interface, strukturiert und rückverfolgbar,
- Traceability (vTrace): jedes Teil erhält eine digitale Historie inklusive Chargennummer, Prüfstatus und Maschinenparametern,
- Workflow-Management: Prüfabläufe, Nacharbeitswege und Freigaben sind klar definiert und digital gesteuert.
Erst durch diese strukturierte Datenbasis wurde der Weg für eine fundierte, praxistaugliche KI geebnet.
Schritt 2: Vertrauen aufbauen
Schon in dieser frühen Phase wurde das Team in der Qualitätssicherung eingebunden. Wir führten gezielte Schulungen durch und erklärten transparent, wie sich die Arbeit der Endkontrolle mit digitalisierten Systemen verändert. Das förderte Vertrauen und reduzierte die typische Skepsis gegenüber „automatischer“ Fehlererkennung.
Schritt 3: KI-Integration in einer digitalen Umgebung
Auf Grundlage der nun strukturierten Daten und klar dokumentierten Prüfprozesse konnten wir unsere KI gezielt trainieren. Die Trainingsdaten bestanden aus Kamerabildern, den von Mitarbeitenden digital dokumentierten Prüfergebnissen sowie ergänzenden Maschinendaten.
Der Übergang zur KI-gestützten Prüfung (vKI) erfolgte fließend: Im Pilotlauf lief unsere KI parallel zur manuellen Kontrolle. Dies passiert im ersten Schritt rein beobachtend, dann unterstützend. Durch den bereits etablierten digitalen Prüfprozess konnte das System präzise Rückmeldungen liefern und war nahtlos in die bestehende Umgebung integriert.
Schritt 4: Mensch und KI – ein starkes Team
Am Ende entstand eine hybride Lösung: Die KI übernimmt die automatisierte Erkennung und Bewertung von Fehlern, doch jedes als auffällig markierte Teil wird zusätzlich durch einen menschlichen Prüfer kontrolliert.
Dieses Zusammenspiel bietet gleich mehrere Vorteile:
- Sicherheit: Kritische Entscheidungen bleiben in der Verantwortung erfahrener Mitarbeitender.
- Validierung: Das System wird kontinuierlich mit echten Prüfergebnissen abgeglichen.
- Lernen im Betrieb: Die Rückmeldungen aus der manuellen Kontrolle fließen direkt ins KI-Training zurück und sorgen für eine stetige Verbesserung der Modelle.
So entsteht ein Prüfprozess, der nicht nur effizient ist, sondern auch lernfähig und nachvollziehbar bleibt.
Fazit: Digitalisierung ist der Schlüssel zur erfolgreichen KI
Was wir aus diesem Projekt mitnehmen:
- Eine funktionierende KI braucht eine digitalisierte Produktion mit sauberen und strukturierten Daten.
- Die Einführung beginnt nicht mit dem Algorithmus, sondern mit dem Verständnis und der Abbildung realer Prozesse.
- Die Kombination aus menschlicher Expertise und automatisierter Bilderkennung schafft ein leistungsfähiges, validierbares Prüfsystem.
Unsere Kombination aus digitaler Endkontrolle, Traceability und KI-gestützter Prüfung ermöglicht nicht nur Effizienz, sondern schafft ein neues Niveau an Transparenz und Qualitätssicherheit.
Für uns ist klar: Nur wer erst digitalisiert, kann später automatisieren und auf diesem Wege mit Mensch und Maschine gemeinsam Exzellenz erreichen.