Künstliche Intelligenz (KI) in der Qualitätskontrolle
Die Qualitätskontrolle steht vor einem Paradigmenwechsel: Künstliche Intelligenz (KI) hebt die Prüfung industrieller Produkte auf ein neues Niveau – präziser, schneller und vorausschauender. Als Entwicklungspartner für technologische Spitzenlösungen unterstützt Vention Unternehmen dabei, die Potenziale der KI-Qualitätskontrolle strategisch zu erschließen und nachhaltig umzusetzen.
Experteneinblicke – von Reaktion zu Prävention
Qualitätssicherung neu gedacht: KI ermöglicht frühzeitige Erkennung und gezieltes Eingreifen – noch bevor Fehler entstehen.
Klassische Qualitätskontrolle vs. KI-unterstützte Systeme
Qualitätskontrolle ist seit jeher ein zentraler Bestandteil der industriellen Fertigung – doch die eingesetzten Systeme unterscheiden sich erheblich.
- Manuelle Prüfverfahren basieren auf subjektiver Einschätzung und Erfahrung.
- Klassisch automatisierte Systeme nutzen hingegen starre Regeln und Grenzwerte, um Abweichungen zu erkennen.
- Die Künstliche Intelligenz (KI) erkennt Muster in großen Datenmengen, lernt aus historischen Informationen und kann auch komplexe oder bislang unbekannte Fehlerbilder identifizieren. KI-gestützte Qualitätskontrolle geht damit über einfache Regelprüfung hinaus und ermöglicht adaptive, skalierbare Prüfprozesse – in Echtzeit. Besonders relevant ist das in Branchen mit hoher Produktvarianz, kurzen Innovationszyklen oder unklar definierten Fehlermerkmalen.
Die Zukunft gehört hybriden Systemen
Während klassische Mechanismen die Einhaltung grundlegender Standards sichern, bringt KI Flexibilität und Lernfähigkeit ins Spiel – für stabilere Prozesse, frühere Fehlererkennung und deutlich mehr Effizienz in der Qualitätssicherung. Ein klarer Wettbewerbsvorteil im globalen Markt.
Manuell
Klassisch automatisiert (ohne KI)
KI-gestützt
Fehlererkennung
Manuell
Subjektiv, erfahrungsbasiert
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Regelbasiert, schwellenwertgesteuert
KI-gestützt
Musterbasiert, lernend, erkennt komplexe Abweichungen
Flexibilität
Manuell
Hoch bei neuen Produkten, aber langsam
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Eingeschränkt auf klar definierte Toleranzen
KI-gestützt
Sehr hoch, Modelle können an neue Fehler angepasst werden
Skalierbarkeit
Manuell
Gering (personalabhängig)
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Mittel (hardwareabhängig)
KI-gestützt
Hoch (mit Rechenleistung skalierbar)
Konsistenz / Reproduzierbarkeit
Manuell
Langsam
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Schnell, je nach Sensor/Prozess
KI-gestützt
Echtzeitfähig, abhängig vom Modell und Setup
Geschwindigkeit
Manuell
Niedrig, variiert nach Prüfer
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Hoch, konstant bei stabiler Umgebung
KI-gestützt
Sehr hoch, konstant und lernfähig
Investitionsaufwand
Manuell
Gering (initial), hoch (laufend – Personal)
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Mittel (Hardware + Integration)
KI-gestützt
Höher (initial), langfristig kosteneffizient
Anpassbarkeit
Manuell
Durch Schulung / Erfahrung
Klassisch automatisiert (ohne KI)
Aufwändig (neue Regeln, Kalibrierung)
KI-gestützt
Modelle können neu trainiert oder feinjustiert werden
Drei zentrale Vorteile KI-gestützter Qualitätskontrolle
Was macht KI zu einem wertvollen Werkzeug für effiziente Inline-Prüfungen und schnelle Reaktionszeiten:
Einsatzszenarien für KI in der Qualitätskontrolle
Die Technologie lässt sich branchenübergreifend einsetzen – etwa in der Automobilindustrie, der Pharma- und Lebensmittelproduktion oder im Maschinenbau – und trägt dazu bei, Prozesse überall effizienter und zuverlässiger zu gestalten. Dabei passt sie sich an unterschiedlichste Anforderungen an, von der Erkennung mikroskopischer Oberflächenfehler bis zur Analyse akustischer Signale.
Auch die Bandbreite der Anwendungsfelder wächst rasant. KI analysiert Bilder, Geräusche, Temperaturen, Vibrationsmuster oder Prozessdaten – einzeln oder in Kombination. So lassen sich nicht nur Fehler erkennen, sondern auch Trends, Anomalien oder Abweichungen frühzeitig identifizieren.
Das Ergebnis: Weniger Ausschuss, stabilere Prozesse, höhere Produktqualität – und ein strategischer Vorsprung im globalen Wettbewerb. Unternehmen, die heute in KI-basierte Qualitätskontrolle investieren, sichern sich nicht nur technologische, sondern auch wirtschaftliche Vorteile.
Visuelle Prüfung von Oberflächen und Bauteilen
- Erkennung von Kratzern, Dellen, Rissen, Verformungen und Farbabweichungen mithilfe fortschrittlicher Bilderkennung
- Analyse von Maß- und Formabweichungen bei komplexen Geometrien
- Detektion von Mikrodefekten, Einschlüssen und Kantenfehlern
- Positionskontrolle bei montierten Bauteilen
- Echtzeitprüfung mit hoher Präzision
Typische Branchen: Automotive, Maschinenbau, Elektronik, Medizintechnik, Konsumgüter
Kontrolle von Verpackungen und Etiketten
- Prüfung auf korrekten Verschluss und vollständige Befüllung
- Erkennung fehlerhafter oder fehlender Etiketten
- Barcode- und Textprüfung (Haltbarkeitsdaten, Warnhinweise etc.)
- Aufdeckung fehlerhafter Versiegelung oder falscher Platzierung
- Integration in Hochgeschwindigkeits-Verpackungslinien
Typische Branchen: Pharma, Lebensmittelindustrie, Einzelhandel, Logistik
Fremdkörper- und Verunreinigungsdetektion
- Erkennung von Glas-, Metall- oder Kunststoffpartikeln
- Detektion von Produktionsrückständen oder Materialverunreinigungen
- Erkennung von Ölfilmen, Faserresten oder chemischen Rückständen
- Bild- oder sensorspezifische Analyse – auch inline einsetzbar
Typische Branchen: Lebensmittel, Pharma, Chemie, Verpackung
Prüfung akustischer und thermischer Signaturen
- Analyse von Motor- oder Maschinengeräuschen (z. B. Schleifen, Klackern)
- Temperaturüberwachung zur Fehlererkennung in thermischen Prozessen
- Schweißnahtprüfung über Temperatur- oder Geräuschmuster
- Akustische Dichtheits- und Funktionsprüfung
Typische Branchen: Maschinenbau, Elektrotechnik, Luftfahrt, Haushaltsgeräte
Sensor- und Prozessdatenanalyse (Predictive Quality)
- Erkennung von Druck-, Temperatur- oder Vibrationsabweichungen
- Analyse von Zykluszeiten und Produktionsparametern in Echtzeit
- Früherkennung von Prozessabweichungen und Wartungsbedarf
- Grundlage für prädiktive Instandhaltung und Qualitätsprognosen
Typische Branchen: Fertigung, Energie, Öl & Gas, Automotive, Logistik
Vollständigkeits- und Anwesenheitsprüfung
- Überprüfung auf Vollständigkeit bei Montagen, Kits oder Verpackungen
- Erkennung fehlender, vertauschter oder falsch montierter Bauteile
- Sicherstellung von Stückzahl, Ausrichtung und korrektem Inhalt
- Einsetzbar bei komplexen Verpackungs- und Baugruppen
Typische Branchen: Medizintechnik, Elektronik, Pharma, Konsumgüter
Automatisierte Dokumentation & Rückverfolgbarkeit
- Digitale Erfassung und Protokollierung aller Prüfergebnisse
- Revisionssichere Dokumentation für Audits und Nachweispflichten
- Automatische Fehlerklassifizierung und Trendanalyse
- Unterstützung bei Normerfüllung (z. B. ISO, GMP) und strategischem QM
Typische Branchen: Automotive, MedTech, Luftfahrt, Pharma, Lebensmittel
KI-Potenziale entdecken: Workshop mit Vention
Identifizieren Sie konkrete Anwendungsfelder für KI und Computer Vision in Ihrer Qualitätskontrolle – praxisnah, strukturiert und auf Ihr Unternehmen zugeschnitten.
Welche Technologien ermöglichen den Einsatz von KI?
Für eine erfolgreiche Umsetzung KI-basierter Qualitätskontrolle braucht es mehr als nur leistungsstarke Algorithmen. Entscheidend ist das Zusammenspiel moderner Technologien – von Datenquellen über Infrastruktur bis hin zur nahtlosen Integration in bestehende Systeme.
IoT – Daten in Echtzeit erfassen
Vernetzte Maschinen, Kameras und Sensoren liefern kontinuierlich Prozess- und Qualitätsdaten wie Vibrationen, Temperaturen oder Positionen. Die KI greift direkt auf diese Informationen zu – die Grundlage für Echtzeitanalysen.
Typische Standards: OPC UA, MQTT, Modbus
Big Data – Datenmengen strukturieren und analysieren
Große Datenmengen aus verschiedenen Quellen werden gesammelt, gespeichert und analysiert. So lassen sich Trends, Korrelationen und seltene Fehler erkennen – essenziell für das Training robuster Modelle.
Technologien: Amazon S3, Azure Data Lake, Hadoop, Spark
Edge Computing – Intelligenz direkt in der Produktion
KI-Modelle laufen auf Edge Devices direkt in der Fertigungslinie. Auf diese Weise entstehen keine Latenzen, selbst bei fehlender Cloud-Verbindung.
Beispiele: NVIDIA Jetson, Intel Movidius, Raspberry Pi Industrial, Siemens Industrial Edge
Cloud Computing – Power und Skalierbarkeit
Cloud-Plattformen bieten skalierbare Ressourcen für zentrales Training und Analysen, doch für latenzkritische Anwendungen ist ein Edge-Deployment häufig die bevorzugte Lösung.
Plattformen: AWS (SageMaker), Microsoft Azure (ML Studio), Google Cloud (Vertex AI)
ML-/KI-Frameworks – Modelle entwickeln und trainieren
Bibliotheken und Tools beschleunigen die Entwicklung und ermöglichen den Einsatz passender Algorithmen für jeden Anwendungsfall.
Frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch, OpenCV, scikit-learn
MLOps – kontinuierlicher Betrieb und Überwachung
MLOps-Tools ermöglichen Versionierung, Monitoring und regelmäßiges Nachtraining der Modelle – für maximale Transparenz und Performance im Produktivbetrieb.
Tools: MLflow, Kubeflow, ClearML, DataRobot, Weights & Biases
API- und Systemintegration – nahtlose Einbindung
Über APIs wird die KI direkt in MES-, ERP- oder CAQ-Systeme integriert. Ergebnisse fließen automatisiert in die Fertigungssteuerung.
Standards: REST-API, GraphQL, OPC UA, SOAP, JSON, XML
Darauf kommt es an: So gelingt der KI-Einsatz in der Qualitätskontrolle
KI-basierte Qualitätskontrolle kann ihre Stärken nur dann voll entfalten, wenn die technischen, organisatorischen und datenspezifischen Voraussetzungen erfüllt sind. Unternehmen, die diese Faktoren frühzeitig berücksichtigen, schaffen die Grundlage für nachhaltigen Erfolg – von der Pilotierung bis zur Skalierung.
Verfügbarkeit geeigneter Datenquellen
Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung. Ihre Qualität bestimmt maßgeblich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle. Fehlen relevante oder vollständige Informationen, steigt das Risiko von Fehlentscheidungen.
Wichtige Anforderungen:
- Datenqualität: Vollständig, korrekt und repräsentativ – nur so lernen Modelle realitätsnah.
- Datenarten: Visuelle, sensorische, akustische oder prozessbezogene Daten – je nach Anwendungsfall.
- Fehlervarianten: Auch seltene Fehler („rare events“) müssen ausreichend dokumentiert sein.
- Annotation: Für viele ML-Verfahren ist eine exakte Kennzeichnung der Trainingsdaten erforderlich.
- Zugriff & Struktur: Klare Regelungen für Datenerhebung, -speicherung und -nutzung sind essenziell.
Technische Infrastruktur und Hardware
Ohne passende Infrastruktur stößt auch die beste KI an Grenzen. Nur mit geeigneter Hardware lassen sich Modelle in Echtzeit und zuverlässig betreiben.
Wichtige Anforderungen:
- Leistung: GPU- oder Edge-Hardware muss zur Komplexität der Modelle passen.
- Sensorik: Kameras und Sensoren benötigen passende Auflösung, Reaktionszeit und Lichtempfindlichkeit.
- Skalierbarkeit: Systeme müssen mit steigender Produktionsrate mitwachsen können.
- Zuverlässigkeit: Robuste, wartbare Systeme mit schneller Fehlerdiagnose sind ein Muss.
- Architekturwahl: Edge oder Cloud – je nach Latenz-, Sicherheits- und Infrastrukturbedarf.
Qualität und Fairness der KI-Modelle
KI-Modelle müssen unter realen Bedingungen zuverlässig funktionieren – nicht nur im Testumfeld.
Wichtige Anforderungen:
- Validierung: Modelle sollten mit realen Produktionsdaten geprüft werden.
- Fairness: Daten müssen alle Varianten abbilden, um Verzerrungen zu vermeiden.
- Robustheit: Auch bei wechselnden Lichtverhältnissen oder Störungen muss das System stabil arbeiten.
- Erklärbarkeit: Entscheidungen der KI müssen nachvollziehbar sein.
- Monitoring: Laufende Überwachung und regelmäßiges Nachtraining sind unverzichtbar.
Integration in bestehende Prozesse
Nur eine nahtlose Integration sorgt für Akzeptanz und Effizienz in der Praxis.
Wichtige Anforderungen:
- Schnittstellenfähigkeit: Anbindung an bestehende Systeme wie MES oder ERP muss gegeben sein.
- Prozesskompatibilität: KI darf Arbeitsabläufe nicht stören – besonders bei Inline-Prüfungen.
- Akzeptanz: Gute Schulungen, transparente Algorithmen und intuitive Interfaces fördern Vertrauen.
- Change Management: Strukturierte Einführung mit Pilotphase und Feedback-Runden ist entscheidend.
- Updatefähigkeit: Systeme müssen flexibel anpassbar bleiben.
Datenschutz und Nachvollziehbarkeit
Insbesondere in regulierten Branchen ist rechtliche Sicherheit unerlässlich.
Wichtige Anforderungen:
- DSGVO-Konformität: Etwa bei Kameraeinsatz in Produktionsbereichen.
- Zugriffsmanagement: Genaue Rollen- und Berechtigungskonzepte für Datenverarbeitung.
- Speicherung: Zuverlässig und revisionssicher – auch für Audits.
- Auditfähigkeit: Prüfungen müssen transparent dokumentiert sein.
- Transparenz: KI-Entscheidungen müssen nachvollziehbar und erklärbar bleiben – auch wenn dies spezielle Tools erfordert und nicht immer einfach umzusetzen ist.
Experteneinblicke: KI zahlt sich aus – in jedem Schritt
Welchen wirtschaftlichen Mehrwert bringt der Einsatz von KI und Computer Vision in der Qualitätskontrolle – kurz- und langfristig?
Wie kann Vention Sie unterstützen: Unsere Expertise
Ob erste Ideen oder skalierbare Lösungen – Vention begleitet Sie als erfahrener Partner auf dem Weg zur KI-gestützten Qualitätskontrolle.
- Identifikation von geschäftlichen Pain Points mit KI-Potenzial
- Bewertung und Analyse vorhandener Datenquellen
- Technische und wirtschaftliche Machbarkeitsanalyse
- Erstellung einer strategischen Roadmap inkl. Ressourcen- und Risikobetrachtung
- Definition messbarer KPIs zur Erfolgskontrolle
- Ergebnis: Umsetzungsplan mit konkreten Handlungsempfehlungen und ROI-Ausblick
- Ziel: Schneller Erkenntnisgewinn bei geringem Risiko
- Entwicklung eines Proof of Concept (PoC) zur Validierung der Idee unter realen Bedingungen
- Aufbau eines Minimum Viable Products (MVP) mit klar definiertem Funktionsumfang
- Test von Datenverfügbarkeit, Modellleistung, Integrationstiefe
- Grundlage für fundierte Entscheidungen zur Weiterentwicklung
- Entwicklung maßgeschneiderter KI-Lösungen und Modelle mit Fokus auf branchenspezifische Anforderungen und individuelle Geschäftsprozesse
- Auswahl, Training und Optimierung geeigneter Algorithmen für mehr Präzision und Effizienz
- Datenaufbereitung, Feature Engineering, Validierung und Test
- Dokumentation, Monitoring und kontinuierliche Optimierung
KI-Integration
- Nahtlose Einbindung der KI-Lösung in bestehende Systeme und Echtzeitprozesse
- Entwicklung von Schnittstellen und automatisierten Workflows
- Integration von KI-Funktionen in bestehende Software
- Berücksichtigung von Performance, Skalierbarkeit, Sicherheit und Datenschutz
- Schulung von Teams und Übergabe an Betriebseinheiten
Warum Vention?
Jahre Erfahrung in der individuellen Softwareentwicklung
KI-Projekte erfolgreich abgeschlossen
Softwareentwickler mit KI-spezifischen Qualifikationen, einschließlich ML/DL, NLP und Computer Vision
Zertifiziert nach ISO 27001 – Informationssicherheit nach globalen Standards
Dedizierte KI-Taskforce, um KI-Kompetenzen weiter auszubauen und neueste Trends im Blick zu behalten
Partnerschaften mit Technologieführern wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud
Bereit für den nächsten Schritt?
Unsere Experten beraten Sie vor Ort oder remote. Entdecken Sie, wie KI Ihre Qualitätskontrolle transformieren kann – effizient, skalierbar und passgenau auf Ihre Produktionsprozesse zugeschnitten.
Berlin
Kemperplatz 1, 8 OG, 10785
Telefon: +49 30 8379 2687
Wien
Gertrude-Fröhlich-Sandner-Strasse 2–4, Tower 9, 1100
Telefon: +43 120 5190 7190
FAQs
Wie trägt der Einsatz von KI dazu bei, Ausschuss und Qualitätsmängel zu reduzieren?
Künstliche Intelligenz ermöglicht eine frühzeitige Erkennung selbst kleinster Abweichungen im Produktionsprozess – in Echtzeit und unabhängig von menschlicher Einschätzung. Fehlerhafte Produkte werden so bereits vor Weiterverarbeitung oder Auslieferung aussortiert. Durch datenbasierte Mustererkennung lassen sich zudem wiederkehrende Ursachen schnell identifizieren. Das führt zu einer gezielteren Ursachenanalyse und präziseren Prozesssteuerung. Gleichzeitig verhindern lernfähige Systeme nicht nur akute Fehler, sondern optimieren sich kontinuierlich weiter – mit positiver Wirkung auf Ausschussquote, Materialeinsatz und Produktionskosten.
Die Folge: Geringere Fehlerquoten im laufenden Betrieb, Vermeidung teurer Folgefehler und eine deutlich höhere Prozessstabilität. Langfristig etabliert sich KI für die Qualitätssicherung und Automatisierung als Schlüsseltechnologie für robuste, anpassungsfähige Prozesse und eine nachhaltige Steigerung des Qualitätsniveaus im gesamten Unternehmen.
Wie lässt sich KI in bestehende Produktions- und Qualitätssicherungssysteme integrieren?
Die Integration von KI in bestehende Systeme gelingt, wenn technische, prozessuale und organisatorische Aspekte berücksichtigt werden. Technisch erfolgt die Anbindung über etablierte Schnittstellen wie OPC UA, REST-API oder MQTT. So kann die KI-Daten aus Sensoren, Kameras oder Steuerungssystemen (z. B. SCADA, MES) verarbeiten und Ergebnisse nahtlos an ERP-, CAQ- oder Fertigungssysteme zurückspielen.
Ebenso wichtig ist die Prozessintegration: KI-Ergebnisse müssen in bestehende Workflows eingebunden, Nutzeroberflächen intuitiv gestaltet und Entscheidungen erklärbar gemacht werden. Nur so wird Akzeptanz bei den Benutzern geschaffen.
Für eine reibungslose Einführung empfiehlt sich ein modularer, skalierbarer Ansatz: Pilotprojekte validieren die Lösung unter realen Bedingungen, bevor sie unternehmensweit ausgerollt wird. Schulungen, Schnittstellenkompatibilität und klare Verantwortlichkeiten sichern den nachhaltigen Erfolg der KI-gestützten Qualitätskontrolle.
Wie wird sichergestellt, dass KI-Modelle präzise, objektiv und erklärbar arbeiten?
Die Qualität eines KI-Modells hängt maßgeblich von drei Faktoren ab: Präzision, Objektivität und Erklärbarkeit. Alle drei Aspekte müssen gezielt gesichert werden, um verlässliche und nachvollziehbare Entscheidungen zu gewährleisten – insbesondere in sensiblen Produktionsumgebungen.
Präzision:
- Einsatz hochwertiger, realistischer Trainingsdaten – nicht nur synthetischer oder idealer Testdaten
- Validierung der Modelle mit echten Produktionsdaten zur realitätsnahen Bewertung
- Kontinuierliches Nachtraining der Modelle bei veränderten Produktionsbedingungen
- Performance-Messung durch KPIs wie Precision, Recall oder F1-Score
Objektivität:
- Ausgewogene und repräsentative Datensätze zur Vermeidung von Verzerrungen (Bias)
- Einsatz standardisierter Trainings- und Testverfahren zur Vergleichbarkeit der Ergebnisse
- Sicherstellung konsistenter Resultate auch bei wechselnden Umgebungsbedingungen
Erklärbarkeit:
- Nutzung erklärbarer Modelle oder Analyseverfahren wie SHAP, LIME oder Grad-CAM
- Visualisierung der Entscheidungslogik, z. B. durch Heatmaps bei Bildklassifikation
- Nachvollziehbare Dokumentation aller Datenquellen, Modellentscheidungen und Ergebnislogiken
- Unterstützung bei Audits und regulatorischen Anforderungen durch Explainable-AI-Ansätze
So wird sichergestellt, dass KI-gestützte Qualitätskontrolle nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig und auditierbar bleibt.