KI-Qualitätsprüfung in der Hydraulikventil-Fertigung
Automatisierte Defekterkennung mit visionKit steigert Effizienz, Präzision und Transparenz in der Kleinserienproduktion
Ausgangssituation: Manuelle Prüfungen als Engpass
Ein führender Hersteller von Hydraulikventilen für den Automotive- und Maschinenbau-Sektor stand vor einem wachsenden Problem:
Trotz modernster Fertigungstechnologien traten immer wieder mikroskopische Risse, Guss- oder Fügefehler auf, die erkannt werden mussten.
Die zerstörungsfreie Qualitätsprüfung (ZfP) erfolgte per Röntgen- und Ultraschallbildern, die von erfahrenen Prüfer:innen visuell bewertet wurden, da sich in Hinblick auf die Kleinserienfertigung eine automatisierte Prüfung aus wirtschaftlichen Gründen nicht realisieren ließ.
Dieser Prozess war zeitintensiv, subjektiv und fehleranfällig – ein klassischer Engpass in der Kleinserienproduktion.
Herausforderungen im Überblick:
Ziel: Effizienzsteigerung durch KI-gestützte Defekterkennung
Das Ziel war klar: eine Lösung, die die Prüfzeit verkürzt, Fehler zuverlässig erkennt und gleichzeitig eine vollständige Traceability nach Industrie-4.0-Standards sicherstellt.
Gemeinsam mit neogramm wurde beschlossen, den Prüfprozess durch die modulare Softwarelösung visionKit zu digitalisieren und zu automatisieren.
Lösung: Automatisierte Qualitätsprüfung mit visionKit
Durch die offene Schnittstellenarchitektur von visionKit konnten bestehende Röntgen- und Ultraschallsysteme einfach integriert werden.
Ein speziell trainiertes Deep-Learning-Modell analysiert nun automatisch jedes Hydraulikventil auf typische Fehlertypen, von Haarrissen über Lunker bis hin zu Abweichungen an Dichtflächen oder Bohrungen.
Implementierungsschritte:
Ergebnisse: Präziser, schneller, nachvollziehbar
Bereits drei Monate nach der Implementierung zeigte sich eine deutliche Verbesserung der Prüfprozesse:
| KENNZAHL | VORHER | NACHHER |
|---|---|---|
| Prüfzeit pro Ventil | 5 min | 10 sec |
| Manueller Fehlererkennungsrate | 92 % | 98 % |
| Ausschussquote | 5-7 % | < 3 % |
| Manuelle Sichtprüfungen | 100 % | < 20 % |
| Audit-Vorbereitungszeit | 2 Tage | < 2 Stunden |
Dank des Confidence-Level-Systems von visionKit werden Prüfentscheidungen heute automatisiert getroffen:
Kundennutzen im Überblick
Ergebnisse auf einen Blick
