22. September 2025 / Redaktion / 0 Comments
Derzeit erleben wir einen tiefgreifenden Wandel in der industriellen Qualitätsprüfung: KI-gestützte Bildverarbeitung wie von ANTICIPATE löst traditionelle manuelle Sichtprüfungen zunehmend ab – mit dem Potenzial, Prozesse effizienter, präziser und zukunftssicherer zu gestalten.
Technologien wie automatisierte optische Inspektionen (AOI), Echtzeit-Fehlererkennung und maschinelles Lernen ermöglichen es, Defekte nicht nur schnell zu erkennen, sondern auch proaktiv vorherzusagen und zu vermeiden. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Innovation setzen, steigern nicht nur ihre Produktqualität, sondern reduzieren auch Kosten und Risiken signifikant.
Qualitätsprüfung im Umbruch
Maschinelle Sehkraft statt menschlicher Routine: ANTICIPATE setzt auf KI-basierte visuelle Qualitätskontrolle, die klassische Sichtprüfungen automatisiert und digitalisiert Anticipate+1. Systeme erkennen in Echtzeit Defekte – sei es in der Automobilindustrie bei Karosserieteilen, in der Elektronik bei Leiterplatten oder in der Lebensmittelindustrie bei Qualitätsschwankungen Anticipate. Dank hoher Genauigkeit, rascher Reaktionsfähigkeit und Integration in laufende Produktionsprozesse eröffnen sich neue Wege der Effizienz und Qualitätssicherung.
Eine KI-Vision wird zur produktiven Realität: Die AOI-Technologie zeigt beeindruckende Marktdynamiken – mit einem prognostizierten Wachstum von rund 9,3 % pro Jahr zwischen 2024 und 2034 GlobeNewswire. Während der asiatisch-pazifische Raum führend bleibt, bieten Europa und Nordamerika enormes Innovationspotenzial, insbesondere in Bereichen wie Health-Care, Automotive oder Elektronik GlobeNewswire.
Humanzentrierung im KI-Zeitalter
Trotz Automatisierung bleibt der Mensch unverzichtbar: Kompetente Datenpflege, Schulungen und ein bewusster Umgang mit KI-Tools sind essenziell. Die Leistungsfähigkeit der Algorithmen hängt entscheidend von der Qualität ihrer Daten ab – nur gut trainierte Systeme liefern konstant präzise Ergebnisse Anticipate. Maßnahmen wie Pilotprojekte, schrittweise Integration und kontinuierliche Trainings sichern den langfristigen Erfolg der KI-Implementierung Anticipate.
Gleichzeitig bleibt die Rolle des menschlichen Experten zentral – etwa zur Überwachung, Anpassung und ethischen Begleitung der KI-Prozesse. So bildet sich ein Zusammenspiel, in dem KI Routineaufgaben übernimmt, während Menschen strategisch, kreativ und verantwortungsbewusst agieren können.
Wegebereiter KI-qualitätssicherung
Diese Entwicklungen bieten Unternehmen eine einzigartige Gelegenheit zur Transformation: KI-gestützte Kontrolle bedeutet nicht nur modernisierte Prozesse, sondern auch nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Industriepartner, Forschungseinrichtungen – etwa aus Aachen und München – treiben Technologien voran, die Deutschland als starken KI-Standort stärken Anticipate. Wer frühzeitig auf diese Technologie setzt, erhöht Qualität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit gleichermaßen.
Verantwortungsvoll eingesetzt, wird KI zum Hebel für bessere Produkte, stabilere Lieferketten und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
Qualitätsprüfung im Wandel – KI macht’s möglich. Mit ANTICIPATE und ähnlichen Lösungen gestalten Sie den Übergang von reaktiver Kontrolle zur proaktiven Exzellenz. Informieren Sie sich über real angewandte Systeme, Potenziale und Fördermöglichkeiten – besuchen Sie dazu die Website von ANTICIPATE.
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4. Mai 2025 / Redaktion / 0 Comments
Künstliche Intelligenz gewinnt in der Qualitätssicherung zunehmend an Bedeutung, was Unternehmen angesichts strenger gesetzlicher Vorgaben wie dem EU-AI-Act vor große Herausforderungen stellt. Das Wiener Startup Daiki bietet mit seiner AI-Registry eine SaaS-Lösung, die Unternehmen bei der gesetzeskonformen Dokumentation, Überwachung und Optimierung ihrer KI-Systeme unterstützt.
KI nimmt im Bereich der Qualitätssicherung einen immer höheren Stellenwert ein. Umso wichtiger ist die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben auf diesem Gebiet. Diese stellt die Unternehmen vor große Herausforderungen. Die Europäische Union hat mit dem EU-AI-Act eine umfassende Gesetzesvorlage geschaffen, die viele Unternehmen dazu verpflichtet, ihre Systeme entsprechend anzupassen. Ein Wiener Startup hat es sich zur Aufgabe gemacht, die nötige Unterstützung dafür zu gewähren.
Daiki – kleines Tool mit großer Wirkung
Qualitätssicherung wird in vielen Branchen immer weiter vorangetrieben. Viele Unternehmen der fertigenden Industrie setzen vermehrt auf KI-gestützte Systeme zur Qualitätskontrolle. Dass dies mit besonderen Herausforderungen verbunden ist, zeigen ständige Neuerungen in der Gesetzeslage. Der EU-AI-Act schreibt den Unternehmen eine sehr genaue Dokumentation und sichere Umsetzung aller KI-gestützten Maßnahmen vor.
Ein Wiener Startup hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen mit einem interessanten Tool bei der Realisierung des eigenen KI-Konzepts zu unterstützen. Dabei geht es vor allem darum, dass alle gesetzlichen Vorgaben sicher eingehalten werden. Mit Daiki wurde eine AI-Registry geschaffen, die gesetzeskonform dokumentiert und überwacht.
SaaS-Modell zur Kontrolle und Überwachung
Daiki ist ein sogenanntes SaaS-Modell (Software-as-a-Service), das Unternehmen dabei unterstützt, alle Vorgaben aus dem EU-AI-Act einzuhalten und sicher zu arbeiten. Mit Hilfe dieser Software gelingt es mühelos, einen umfangreichen Katalog aller eingesetzten KI-Systeme zu erstellen. Außerdem sind bereits zahlreiche Vorlagen geläufiger KI-Modelle integriert. Wer in seinem Unternehmen auf andere KI-Modelle setzt, hat die Option, deren Merkmale genau zu definieren und den vorhandenen Katalog zu ergänzen.
Benchmarking ist ein weiterer Bestandteil der Daiki AI-Registry. Hinzu kommen die Überprüfung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und die Beurteilung der Maßnahmen zur Qualitätssicherung. Die Implementierung der Software in die vorhandenen Systeme ist auf einfache Weise möglich. Nachdem diese erfolgreich durchgeführt wurde, erhalten die Nutzer einen ausführlichen Report von Daiki. Dieser zeigt Möglichkeiten auf, die genutzten KI-Systeme zu optimieren und weist unter anderem auf Defizite bei der Berücksichtigung des EU-AI-Acts hin.
Mit der Software-Lösung von Daiki gelingt es auf einfache Weise, sämtliche bürokratischen Hürden zu überwinden und KI-Systeme effizient und gesetzeskonform einzusetzen.
7. April 2024 / Redaktion / 0 Comments
Das JOT-Magazin hat sich mit der Frage beschäftigt, welche Zukunft vor dem Prozess der Teilereinigung liegt und dazu einen Experten befragt. Dieser hat unterschiedliche Thesen ausgepackt. Viele davon scheinen wenig überraschend.
Im Rahmen der Qualitätssicherung ist die Teilereinigung ein wichtiger Aspekt in der verarbeitenden Industrie, um sicherzustellen, dass sämtliche Teile perfekt beim Kunden ankommen. Das ist umso wichtiger, je höher die Produktion läuft und je mehr Kleinteile produziert werden. Der Mensch kommt da schon lange nicht mehr hinterher. Hier braucht es modernste Maschinen und Computertechnologie.
Wo der Mensch allein nicht mehr weiterkommt
Und typischerweise ist genau die Computertechnologie bei den modernen Maschinen das, was im Fokus der Prognosen stehen, die der Experte für die nächsten Jahrzehnte der Teilereinigung voraussagt. Nicht zuletzt durch KI ist es heute schon möglich, viel gezielter Prozesse zu steuern, zu verbessern und immer wieder den wandelnden Bedingungen anzupassen – ein kontinuierliches Prozess-Tuning, das Effizienz und Präzision steigert. Das soll sich auch zukünftig natürlich weiter fortsetzen. Das Ziel ist es, immer besser zu werden und immer effizienter zu arbeiten. Modernste Software schafft schon heute viel mehr als noch in der Vergangenheit und wird sich auch zukünftig dahin ausrichten lassen. Neben der Anwendung von KI und der Überarbeitung der jetzigen Software kommt es auch darauf an, immer individuellere Lösungen zu finden, die wirklich in jedem Zweig verfügbar sind und sich dementsprechend anpassen lassen.
Umweltbewusstsein und Digitalisierung steigen in Zukunft
Darüber hinaus wird es wichtig sein, die Art und Weise der Teilereinigung neu zu überdenken. Der Trend geht zu wasserfreien Lösungen, die mit möglichst wenig Feuchtigkeit auskommen. Das ist nicht nur insofern wichtig, als dass viele Teile schlichtweg nicht damit klarkommen, nass zu werden und sich zum Beispiel Rost ansetzen kann, sondern auch im Hinblick auf ressourcenschonende Anwendungen in der Teilreinigung. Wasser ist eine wichtige und wertvolle Ressource, die es zu schonen gilt, um die Klimaschutzziele auch langfristig zu erreichen.
Das Fazit des Experten geht also hin zu vielfältigsten Reinigungsmethoden, sowie digitalisierter und automatisierter Technologie, die zielgerichteter den Ansprüchen der Fertigungsindustrie gerecht werden kann. Die Lösungen werden immer intelligenter, vielschichtiger und natürlich auch umweltbewusster
19. Februar 2024 / Redaktion / 0 Comments
Bei der Oberflächenüberprüfung wurde bislang auf eine aufwendige Sichtprüfung gesetzt. Dies könnte nun mit Hilfe neuester Technologien deutlich vereinfacht werden. Gleichzeitig könnten die Automatismen dafür sorgen, dass fehlerhafte Flächen viel schneller erkannt werden.
Von der aufwendigen Sichtprüfung bis hin zum vollautomatisierten Prüfprozess scheint es nur noch ein kleiner Schritt zu sein. Erste Verfahren erscheinen sehr vielversprechend. Sie nutzen KI, um die Fehlerquote deutlich herabzusetzen.
Sichtprüfung bald Vergangenheit durch KI und Photonik?
Bei der Oberflächenprüfung kommt es darauf an, möglichst schnell und sehr genau Verunreinigungen oder fehlerhafte Oberflächen zu erkennen. Dieser Bereich könnte sich nun die neuesten Technologien zunutze machen und damit einen großen Fortschritt erzielen. Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Sie ist extrem vielseitig einsetzbar und eröffnet durch diese enorme Flexibilität auch große Möglichkeiten im Bereich der Qualitätssicherung. Speziell die Oberflächenprüfung könnte dadurch auf ein völlig neues Level gehoben werden.
In der Produktion von Bauteilen spielt Sauberkeit eine besondere Rolle. Jedes Teil muss möglichst direkt auf der Fertigungsstrecke analysiert und auf fehlerhafte Oberflächen überprüft werden. Nur auf diese Weise lässt sich die Produktion schnellstmöglich den besonderen Herausforderungen anpassen und die Fehlerquoten reduzieren. Bislang war dafür eine aufwendige Sichtprüfung nötig.
Neue Entwicklung durch das Fraunhofer Institut
Seit einiger Zeit arbeitet das Fraunhofer Institut IPM im Rahmen des Forschungsprojekts SPOT mit einigen Forschungspartnern daran, ein kombiniertes Verfahren zu entwickeln, das die Sichtprüfung ersetzt und besonders effizient ist. Dabei handelt es sich um eine Entwicklung, die aus mehreren Teilen besteht.
Einen Teil bildet ein optischer Sensor. Dieser wird direkt an der Fertigungsstrecke installiert. Er überprüft die Oberflächen der fertigen und gereinigten Bauteile auf eventuelle Verunreinigungen und Beschädigungen. Ein weiterer Teil der Entwicklung sind spezielle Anlagen für die Teilereinigung, die selbst höchstkomplexe Bauteile qualifiziert reinigen können. Der dritte Bestandteil der Neuentwicklung besteht aus einer Steuerung, die KI-basiert arbeitet und die Daten des Messsystems und der Reinigungsanlage auszuwerten. Gleichzeitig werden automatisch die nötigen Anpassungen vorgenommen.
Den Mittelpunkt von SPOT bildet eine adaptive photonische Oberflächentestung. Die Bildauswertung erfolgt eigenständig und ist lernfähig. Das heißt, die Bilddatenbank wird kontinuierlich erweitert, sodass die Ergebnisse mit der Zeit immer genauer werden.
6. Januar 2024 / Redaktion / 0 Comments
In der modernen Qualitätssicherung ist es entscheidend, nicht nur zuverlässige Systeme, sondern auch flexible Datenverarbeitung und Vernetzung zu nutzen. Unternehmen setzen nicht mehr ausschließlich auf menschliches Urteilsvermögen, sondern integrieren Künstliche Intelligenz (KI), die durch Robotik und Computeranalysen Fehlerquellen erkundet. KI ermöglicht nicht nur schnelle Fehlererkennung, sondern auch kontinuierliches Lernen und langfristige Fehlerprävention durch selbstständige Anpassung an komplexe Datensysteme.
Im Rahmen der Qualitätssicherung kommt es heute nicht mehr allein auf geeignete Systeme an, die ihnen zugeordnete Aufgaben zuverlässig erfüllen. Es geht vielmehr darum, valide Daten entsprechend flexibel auszuwerten und eine Vernetzung zwischen den einzelnen Bereichen herzustellen. Nur so ist es möglich, konkurrenzfähig zu bleiben.
Auf menschliches Urteilsvermögen allein verlassen sich Unternehmen im Zuge der Qualitätssicherung längst nicht mehr. Zu schnell entgeht dem Auge etwas, kleinste Ungereimtheiten sind die Folge. Zudem ist es mehr als ermüdend, ständig alle Werkteile zu inspizieren. Das erledigen inzwischen Maschinen. Eine Mischung aus modernster Robotik und gezielten Computeranalysen hilft, Fehlerquellen auszuloten und zu sondieren. Doch das ist kaum noch ohne KI möglich. Die Abkürzung steht für Künstliche Intelligenz. Sie ermöglicht es erst, dass sich Computer nicht nur vernetzen, sondern im Work Flow sogar unterstützen können.
Das volle Potenzial ausschöpfen
KI hat das Potenzial Daten nicht nur auszuwerten, sondern daraus zu lernen und diese Erfahrungen entsprechend an das gesamte System weiterzugeben. Auf diese Weise ist es möglich, Fehler nicht nur zu erkennen, sondern langfristig dafür zu sorgen, dass diese nicht mehr auftreten können. Dabei stehen unterschiedliche Analyseverfahren zur Verfügung, wie Bildanalysen und Signalanalysen. Hier können Soll-Ist-Vergleiche durchgeführt werden, um auf eventuell auftretende Abweichungen in Sekunden zu reagieren.
Was KI heute schon kann
Anders als bei regelbasierenden Systemen ist es KI-Modellen möglich, auf der Basis des sogenannten Machine Learnings selbst komplexe Datensysteme zu händeln und die Informationen sinnvoll auszuschöpfen, egal wie umfangreich sie auch sind. Die Grundlage dafür bilden Applikations- und Betriebsdaten. Gegenüber Regelsystemen hat KI den einmaligen Vorteil, selbst dazulernen zu können. Hier ist es nicht länger nötig, dass der Mensch eingreift und neue Programmierungen in Form von Updates in regelmäßigen Abständen auf den Weg bringt. Das macht es effizienter und besser als bestehende Systeme, zumal sich KI einfach überall einbinden lässt.