Das Qualitätsmanagement ist einer der zentralen Aufgabenbereiche für Industrieunternehmen. Das frühzeitige Erkennen von Problemen in der Produktion spielt eine wichtige Rolle. Je früher ein Mangel erkannt ist, desto kostengünstiger lässt er sich in der Regel beheben. Um Fehler zu identifizieren, bedienen sich Hersteller oftmals visuellen und akustischen Messungen. In der Automobilindustrie sind dies beispielsweise Lackeinschlüsse und auffällige Motorgeräusche. Manuelle Arbeit spielt bei der Kontrolle immer noch eine wichtige Rolle. Was in der kleinen Manufaktur einfach zu realisieren ist, stößt in der modernen Industrielandschaft immer häufiger an Grenzen. Neben hohen Kosten für den manuellen Prüfaufwand sind komplexere Produktionsprozesse und der Trend zu Losgröße 1 Gründe dafür.

Mit KI sind die Verantwortlichen in der Lage, visuelle und akustische Messungen zu automatisieren. Möglich wird das durch die Fähigkeit von KI-Lösungen, Muster zu erkennen. Die Expertinnen und Experten trainieren dazu die Anwendung mit der Aufzeichnung von Prüfvorgängen. Sie vermitteln dem KI-System anhand von Fotos sowie Video- und Tonaufnahmen der Zwischen- und Endprodukte, ob ein Mangel vorliegt oder nicht. Ein trainierter Algorithmus ist dann in der Lage, Probleme zu identifizieren. Entspricht die Prognosequalität der definierten Zielsetzung, ist die Anwendung für Unternehmen im realen Produktionsprozess einsatzbereit.

Die KI-Lösung unterstützt die Qualitätskontrolle über den gesamten Produktionsprozess hinweg. Sie bewertet Ergebnisse, weist auf Abweichungen hin, hilft bei der Fehlersuche und kategorisiert eigenständig in „Prüfung bestanden“ und „Prüfung nicht bestanden“. Unternehmen gestalten ihre Qualitätssicherung damit flächendeckender und detaillierter. Sie reduzieren den manuellen Aufwand – und das, ohne dass die Kosten steigen.