KI-basierte Qualitätskontrolle in der Serienproduktion:
3 Erfolgsfaktoren aus der Praxis
INSIGHTS I SUCCESS STORY
Beim Event „Mit KI und Robotik zur Fabrik der Zukunft“ von Business Upper Austria in der WKO Oberösterreich durften wir gemeinsam mit Aspöck Systems ein Projekt vorstellen, das für viele Unternehmen besonders relevant ist:
KI-basierte Qualitätskontrolle im realen Produktionsumfeld.
Im Mittelpunkt stand nicht nur die Technologie.
Entscheidend war die Frage:
Warum funktioniert dieses KI-Projekt im industriellen Alltag?
Die Resonanz war deutlich spürbar. Viele Teilnehmer wollten wissen, wie sich ein solches System tatsächlich in bestehende Produktionsprozesse integrieren lässt und welche Faktoren über Erfolg oder Scheitern entscheiden.
Genau diese Erkenntnisse möchten wir in diesem Artikel teilen.
KI in der Serienproduktion.
Industrieunternehmen stehen bei KI-Projekten häufig vor ähnlichen Herausforderungen:
-
Hohe Variantenvielfalt
-
Kleine Losgrößen
-
Bestehende Produktionslinien
-
Eingespielte Prozesse
-
Skepsis im Team
Die zentrale Frage lautet daher nicht: Kann KI grundsätzlich Bauteile prüfen?
Sondern: Lässt sich KI stabil, skalierbar und wirtschaftlich in der Serienproduktion betreiben?
Das gemeinsame Projekt mit Aspöck Systems liefert darauf eine klare Antwort:
Ja, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind.
Details zum Projekt mit Aspöck Systems finden Sie in unserer ausführlichen Success Story.
Drei Erfolgsfaktoren für
funktionierende KI-Projekte in der Produktion
1. Daten sind der entscheidende Erfolgsfaktor
Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie trainiert wird.
Im Projekt wurde früh klar:
Nicht die Algorithmen sind die größte Herausforderung, sondern:
-
Datenqualität
-
Datenstruktur
-
Repräsentative Fehlerbilder
-
Kontinuierliche Erweiterbarkeit
Ein stabiles Datenkonzept ist die Grundlage für:
-
zuverlässige Klassifikation
-
reproduzierbare Ergebnisse
-
langfristige Weiterentwicklung
Wer KI in der Qualitätskontrolle einsetzen möchte, sollte daher zuerst in eine saubere Datenerhebung und Datenstrategie investieren.
2. Mitarbeitende früh einbinden
KI ersetzt keine Erfahrung. Sie ergänzt sie.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor war die frühe Einbindung der Mitarbeitenden in der Produktion. Das bedeutet:
-
Transparente Kommunikation
-
Klare Rollenverteilung
-
Verständnis für die Funktionsweise des Systems
-
Feedbackschleifen im Echtbetrieb
Gerade in der Qualitätskontrolle ist das Zusammenspiel aus Mensch und System entscheidend.
Akzeptanz entsteht nicht durch Ankündigungen, sondern durch aktive Einbindung.
Ebenso wichtig sind die Schnittstellen, über die Mitarbeitende mit dem System arbeiten.
Eine KI-Lösung wird nur dann angenommen, wenn sie im Alltag intuitiv bedienbar ist.
Im konkreten Projekt bedeutete das:
Eine klar strukturierte Touch-Oberfläche, die ohne tiefe technische Expertise genutzt werden kann, erweiterbar bleibt und sich logisch in bestehende Abläufe einfügt.
Komplexe Algorithmen im Hintergrund nützen wenig, wenn die Bedienung nicht praxistauglich ist.
3. Skalierbarkeit von Anfang an mitdenken
Viele KI-Projekte starten als Pilot und bleiben Pilot.
Ein industrielles KI-System muss:
-
auf neue Varianten erweiterbar sein
-
mit steigender Datenmenge umgehen können
-
in bestehende IT- und Produktionslandschaften integrierbar sein
-
langfristig wartbar bleiben
Im vorgestellten Projekt wurde genau dieser Punkt früh berücksichtigt.
Dadurch konnte das System nicht nur erfolgreich eingeführt, sondern nachhaltig betrieben werden.
3 Erfolgsfaktoren für KI-Projekte in der Produktion
1. Daten sind der entscheidende Erfolgsfaktor
Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie trainiert wird.
Im Projekt wurde früh klar:
Nicht die Algorithmen sind die größte Herausforderung, sondern:
-
Datenqualität
-
Datenstruktur
-
Repräsentative Fehlerbilder
-
Kontinuierliche Erweiterbarkeit
Ein stabiles Datenkonzept ist die Grundlage für:
-
zuverlässige Klassifikation
-
reproduzierbare Ergebnisse
-
langfristige Weiterentwicklung
Wer KI in der Qualitätskontrolle einsetzen möchte, sollte daher zuerst in eine saubere Datenerhebung und Datenstrategie investieren.
2. Mitarbeitende früh einbinden
KI ersetzt keine Erfahrung. Sie ergänzt sie.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor war die frühe Einbindung der Mitarbeitenden in der Produktion. Das bedeutet:
-
Transparente Kommunikation
-
Klare Rollenverteilung
-
Verständnis für die Funktionsweise des Systems
-
Feedbackschleifen im Echtbetrieb
Gerade in der Qualitätskontrolle ist das Zusammenspiel aus Mensch und System entscheidend.
Akzeptanz entsteht nicht durch Ankündigungen, sondern durch aktive Einbindung.
Ebenso wichtig sind die Schnittstellen, über die Mitarbeitende mit dem System arbeiten.
Eine KI-Lösung wird nur dann angenommen, wenn sie im Alltag intuitiv bedienbar ist.
Im konkreten Projekt bedeutete das:
Eine klar strukturierte Touch-Oberfläche, die ohne tiefe technische Expertise genutzt werden kann, erweiterbar bleibt und sich logisch in bestehende Abläufe einfügt.
Komplexe Algorithmen im Hintergrund nützen wenig, wenn die Bedienung nicht praxistauglich ist.
3. Skalierbarkeit von Anfang an mitdenken
Viele KI-Projekte starten als Pilot und bleiben Pilot.
Ein industrielles KI-System muss:
-
auf neue Varianten erweiterbar sein
-
mit steigender Datenmenge umgehen können
-
in bestehende IT- und Produktionslandschaften integrierbar sein
-
langfristig wartbar bleiben
Im vorgestellten Projekt wurde genau dieser Punkt früh berücksichtigt.
Dadurch konnte das System nicht nur erfolgreich eingeführt, sondern nachhaltig betrieben werden.
Was andere Produktionsunternehmen
daraus lernen können
Das gemeinsame Projekt mit Aspöck Systems zeigt deutlich:
KI in der Qualitätskontrolle ist keine Zukunftsvision.
Sie funktioniert im realen Industriealltag.
Vorausgesetzt, Unternehmen betrachten KI nicht als isoliertes Softwareprojekt, sondern als:
-
Produktionsprojekt
-
Datenprojekt
-
Organisationsprojekt
Wer diese drei Ebenen zusammendenkt, schafft die Basis für echte Wertschöpfung.
auros for quality
Die technische Grundlage bildet unsere Lösung „auros for quality“ für KI-gestützte optische Qualitätskontrolle. Sie bündelt die wesentlichen Komponenten als “ready-to-go”-Lösung für einen stabilen Serieneinsatz im industriellem Alltag:
✔ integriertes Daten- und KI-Management
✔ Remote-Zugriff für Wartung und Weiterentwicklung
✔ erprobte Algorithmen
✔ robuste Softwarearchitektur
✔ notwendige Schnittstellen
auros for quality
Die technische Grundlage bildet unsere Lösung „auros for quality“ für KI-gestützte optische Qualitätskontrolle. Sie bündelt die wesentlichen Komponenten als “ready-to-go”-Lösung für einen stabilen Serieneinsatz im industriellem Alltag:
+ integriertes Daten- & KI-Management
+ Remote-Zugriff für Wartung & Weiterentwicklung
+ erprobte Algorithmen
+ robuste Softwarearchitektur
+ notwendige Schnittstellen
KI als Teil der Fabrik der Zukunft
Der Vortrag bei der Veranstaltung hat eines besonders deutlich gemacht:
Unternehmen suchen keine Schlagworte.
Sie suchen funktionierende Lösungen.
Industrielle KI kann produktiv eingesetzt werden
wenn Technologie, Daten und Organisation aufeinander abgestimmt sind.
Der richtige Zeitpunkt für KI ist nicht irgendwann.
Er ist dann, wenn man bereit ist, strukturiert vorzugehen.
Sie planen ein KI-Projekt in Ihrer Produktion?
Wir unterstützen Unternehmen von der strukturierten Analyse über den Proof of Concept bis zur stabilen Serienlösung.
Sprechen Sie mit uns über Ihre Anforderungen und prüfen Sie gemeinsam mit uns, ob und wie KI in Ihrem Produktionsumfeld sinnvoll eingesetzt werden kann.