auros for quality
KI-basierte optische Qualitätskontrolle
für die produzierende Industrie.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen arbeitet „auros for quality“ mit lernender KI:

– Keine aufwändige Programmierung von Prüfregeln
– Hohe Flexibilität bei Produktänderungen
– Erkennung auch komplexer oder unerwarteter Fehlerbilder
– Volle Datenhoheit dank komplett lokaler Berechnung (cloudless)
– Ausfallsicherheit & geringe Latenz durch Edge-Verarbeitung direkt vor Ort

Die Lösung lässt sich in der Regel ohne tiefgreifende Umbauten integrieren. Das auros System ist als modulare Add-on-Komponente konzipiert und wird – je nach Anwendung – direkt mit Kameras, Sensoren, Maschinensteuerung oder MES verbunden und in den Prozess eingebunden. Unser Expertenteam begleitet den gesamten Integrationsprozess und stellt dabei die volle Funktionalität in Ihrem konkreten Use Case sicher.
Wir arbeiten dabei eng mit Ihrem Team oder dem verantwortlichen Automatisierungspartner zusammen, um eine reibungslose und zukunftssichere Integration zu gewährleisten.

Das System unterstützt zwei flexible Trainingsansätze, abhängig von der Verfügbarkeit von Daten und der Prüfstrategie:

• Anomalieerkennung auf Basis von Gutteilen:
  Hierbei lernt die KI ausschließlich anhand von Beispielen guter Teile, wie ein „normales“ Produkt aussieht. Alles, was davon abweicht, wird als potenzielle Anomalie erkannt. Dieser Ansatz ist ideal, wenn keine oder nur wenige fehlerhafte Teile zur Verfügung stehen – etwa bei neuen Produkten oder selten auftretenden Fehlern.

• Klassifikation mit Gut- und Schlechtteilen:
  Wenn bereits Fehlerbilder bekannt und dokumentiert sind, kann die KI gezielt darauf trainiert werden, spezifische Fehlerklassen zu erkennen. Das eignet sich z. B. bei Serienproduktion mit klar definierten Prüfmerkmalen oder bei Rückmeldeschleifen aus dem Qualitätsmanagement.

Ein typisches Projekt dauert – abhängig von Umfang und Komplexität – etwa 4 bis 12 Wochen.
Nach einem gemeinsamen Proof of Concept erfolgt die Integration, ein erneutes KI-Training zur Steigerung der Robustheit und die produktive Inbetriebnahme.

Der PoC ist ein zentraler Baustein zur gemeinsamen Evaluierung des Projekts:
– Gemeinsamer Workshop zur Analyse der Prozesse und Randbedingungen vor Ort
– Aufbau eines provisorischen Systems im Inselbetrieb zur technischen Machbarkeitsprüfung
– Testlauf zur Verifikation der gewünschten Erkennungsleistung
– Ggf. Feintuning der Erkennung oder Ergänzung fehlender Komponenten
– Abschlussmeeting mit Ergebnispräsentation, konkreter Kostenaufstellung und ROI-Kalkulation auf Basis der Kundensituation