Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere Maschinellem Lernen in der Qualitätssicherung ermöglicht die Automatisierung von Prüfaufgaben, die bisher rein manuell durchgeführt werden. Selbst Prüfprozesse, für die nur mit erheblichem Aufwand Regeln zur Qualitätskontrolle festgelegt werden können, lassen sich mithilfe von geeigneten Trainingsdaten und dem Erfahrungswissen des Prüfpersonals automatisieren und objektivieren.

Als Basis für die lernenden Verfahren dienen meist optische Sensordaten in Form von Bildern oder 3D-Messdaten, die von den zu prüfenden Bauteilen aufgenommen werden. Typische Prüfaufgaben reichen hier von der Erkennung von Fehlstellen über die Klassifizierung von unterschiedlichen Fehlertypen bis hin zur Vollständigkeitsprüfung.

Weiterhin können Maschinen mithilfe von KI die Qualität der gerade produzierten Bauteile prognostizieren. Sie werten hierzu die Daten von integrierten Sensoren sowie Kenngrößen aus der Maschinensteuerung selbstständig aus und können somit frühzeitig Hinweise auf fehlerhafte Stellen im Prozess geben. Im nächsten Schritt kann dann KI-basiert der Produktionsprozess nachgeregelt bzw. optimiert werden.

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