Qualitätskontrolle Wie Hersteller mit KI und Edge die Produktion optimieren

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Immer mehr Hersteller setzen in ihren Produktionsstätten Kameras und Sensoren ein, um die Qualitätskontrolle durch Mitarbeiter mit technischen Verfahren zu erweitern. Doch in einer Zeit, in der sich die Technologie so schnell weiterentwickelt, eröffnen sich noch viele weitere Möglichkeiten, um die Qualitätssicherung in der Produktion auf ein neues Niveau zu heben.

Eine Weiterentwicklung der Qualitätskontrolle ist notwendig. Denn der durchschnittliche Kostenpunkt für einen Produktrückruf beläuft sich auf zehn Millionen Euro, wie eine Untersuchung der Allianz ergab. Besonders betroffen sind hiervon die Automobil- und Lebensmittelindustrie, doch die Auswirkungen von Produktrückrufen können für jede Branche teuer sein und im schlimmsten Fall langfristig den Ruf eines Unternehmens schädigen. Um sich davor zu schützen, sollte besonders das produzierende Gewerbe über den Einsatz einer Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI) und Edge Computing nachdenken.

Neues Dreamteam der Qualitätskontrolle: KI und Bilderkennung

In den letzten Jahren hat die auf Künstlicher Intelligenz basierende Bilderkennung (Computer Vision) immer weiter expandiert. Hierbei handelt es sich um die automatisierte Analyse von Bildern oder Videos und die daraus resultierenden Entscheidungen. Diese Technologie ermöglicht Maschinen, visuelle Informationen zu verstehen, Muster zu identifizieren und schnelle Entscheidungen zu treffen. In der Welt der Qualitätsüberwachung bedeutet dies, dass Produkte auf Abweichungen überprüft werden können, ohne dass eine permanente menschliche Überwachung notwendig ist.

Auch eine KI muss durch Trainingsdaten erst lernen

Die größte Herausforderung bei KI-gestützten Systemen zur Qualitätskontrolle liegt in der Notwendigkeit umfangreicher Trainingsdaten. Bevor zum Beispiel eine Bild-KI ihre Arbeit (zuverlässig) tun kann, muss sie mit einer großen Menge von Bildern und Videos ausgestattet sein, die als Beispiele für akzeptable und nicht akzeptable Produktzustände dienen. Dieser Prozess kann zeitaufwändig und kostenintensiv sein. Zudem müssen die Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, um mit Veränderungen in der Produktion Schritt zu halten.

Wie Edge Computing die Verzögerungszeiten reduziert

Um die Effizienz in der Produktion zu steigern und gleichzeitig den hohen Qualitätsstandards gerecht zu werden, setzen Unternehmen vermehrt auf die Verarbeitung von Daten direkt an den Sensoren. Hier kommt das Edge Computing ins Spiel. Es ermöglicht die lokale Verarbeitung von Daten in unmittelbarer Nähe zu den Sensoren, was die Verzögerungszeiten erheblich minimiert.

Die Reduzierung der Latenzzeit spielt eine entscheidende Rolle in der Qualitätskontrolle. Wenn eine Maschine eine Anomalie erkennt und diese Information an ein entferntes Rechenzentrum senden muss, geht wertvolle Zeit verloren, die in kritischen Situationen den Unterschied zwischen einem hochwertigen und einem mangelhaften Produkt ausmachen kann.

Edge Computing in a Nutshell

Edge Computing ist ein Konzept in der Informationstechnologie, bei dem Datenverarbeitung und -speicherung näher an der Datenquelle, also am „Rand“ eines Netzwerks oder einer Infrastruktur, durchgeführt werden. Im Gegensatz zur herkömmlichen Cloud-Computing-Infrastruktur, bei der Daten in entfernten Rechenzentren verarbeitet werden, erfolgt die Datenverarbeitung beim Edge Computing in unmittelbarer Nähe zu den Endgeräten, Sensoren oder Datenquellen.

Die Schlüsselmerkmale von Edge Computing sind:

• Nähe zur Datenquelle: Edge-Systeme werden in unmittelbarer Nähe zur Datenquelle oder zum Endgerät platziert, um Latenzzeiten zu minimieren und die sofortige Verarbeitung von Daten zu ermöglichen. Dies ist insbesondere wichtig für Anwendungen, bei denen Echtzeitverarbeitung entscheidend ist, wie autonomes Fahren oder IoT-Anwendungen.

• Lokale Verarbeitung: Edge-Computing-Geräte sind in der Lage, Daten vor Ort zu verarbeiten, ohne sie an entfernte Server oder die Cloud senden zu müssen. Dies ermöglicht die Entlastung der Netzwerkbandbreite und verbessert die Datenschutz- und Sicherheitsaspekte.

• Skalierbarkeit: Edge-Computing-Infrastrukturen können je nach Bedarf skaliert werden, um den Anforderungen in verschiedenen Umgebungen gerecht zu werden.

• Redundanz und Ausfallsicherheit: Die dezentrale Natur des Edge Computing kann die Ausfallsicherheit erhöhen, da ein Ausfall an einem Ort nicht zwangsläufig das gesamte System beeinträchtigt.

• Anwendungsbereiche: Edge Computing findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter das Internet der Dinge (IoT), industrielle Automatisierung, Gesundheitswesen, autonomes Fahren, Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) sowie Telekommunikation.

• Kombination mit Cloud Computing: Oft wird Edge Computing in Kombination mit Cloud Computing eingesetzt, wodurch hybride Architekturen entstehen, bei denen Daten je nach Bedarf zwischen Edge-Systemen und der Cloud verschoben werden.

Qualitätskontrolle: Symbiose von KI und Edge Computing

Die Symbiose von KI und Edge Computing eröffnet eine Fülle von Vorteilen im Bereich der Qualitätskontrolle und -überwachung:

• Höhere Geschwindigkeit: Künstliche Intelligenz kann Muster schneller und präziser erkennen als menschliche Beobachter, was zu einer gesteigerten Effizienz in der Qualitätskontrolle führt. Dies ermöglicht die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen.

• Kosteneffizienz: Der Einsatz von KI-Systemen reduziert den Bedarf an menschlicher Aufsicht und minimiert somit die Personalkosten bzw. ermöglicht es, Mitarbeitende in anspruchsvolleren, weiterführenden Bereichen einzusetzen. Gleichzeitig senkt die Nutzung von Edge Computing die Ausgaben für die Übertragung umfangreicher Datenmengen in externe Rechenzentren.

• Qualitätsverbesserung: KI-basierte Systeme sind in der Lage, subtile Abweichungen zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer wahrnehmbar sind. Dies führt zu einer insgesamt höheren Produktqualität und reduziert das Risiko von Produktmängeln.

• Echtzeitüberwachung: Durch die direkte Datenverarbeitung an den Sensoren können Unternehmen ihre Produktionsprozesse in Echtzeit überwachen und bei Bedarf sofort eingreifen, um Qualitätsprobleme zu beheben.

• Anpassungsfähigkeit: Die am Markt verfügbaren Lösungen sind skalierbar und lassen sich an die individuellen Anforderungen jedes Unternehmens anpassen. Egal, ob es um die Herstellung von Lebensmitteln, Fahrzeugen oder anderen Produkten geht, KI und Edge Computing lassen sich nahtlos in die vorhandene Infrastruktur integrieren.

Ein perfektes Duo für die Qualitätskontrolle

Die Kombination aus KI und Edge Computing stellt zweifellos einen wichtigen Schritt zur Revolutionierung der Qualitätsüberwachung in der Produktion dar. Sie ermöglicht es Unternehmen, kostspielige Rückrufaktionen zu verhindern, die Produktqualität zu steigern und insgesamt effizienter zu arbeiten. Mit den richtigen Technologiepartnern an ihrer Seite können Hersteller sicherstellen, dass sie stets auf dem neuesten Stand der Technik sind und den wachsenden Anforderungen an die Qualitätskontrolle gerecht werden.

Edge Computing – ein elementarer Bestandteil der Industrie 4.0