08 June 2026, 00:14

KI-Revolution in der Qualitätskontrolle: Neues System erkennt Fehler in Echtzeit

Echtzeit-Qualitätskontrolle mit Deep Learning erreichen

KI-Revolution in der Qualitätskontrolle: Neues System erkennt Fehler in Echtzeit

KI-gestütztes System für visuelle Qualitätskontrolle wird auf der SPS-Messe in Nürnberg vorgestellt

Im November dieses Jahres wird auf der SPS-Messe in Nürnberg ein KI-basiertes System für die visuelle Qualitätskontrolle präsentiert. Entwickelt vom International Center for Networked, Adaptive Production (ICNAP), könnte die Technologie die Art und Weise revolutionieren, wie Hersteller Produktionsfehler erkennen. Anders als herkömmliche Methoden arbeitet das System autonom und in Echtzeit – und reduziert so die Abhängigkeit von geschultem Fachpersonal.

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Vom 12. bis 14. November 2024 stellt das ICNAP die KI-Lösung in Halle 6, Stand 6-357 vor. Mithilfe von Deep Learning prüft das System Schweißnähte an Batteriezellenmodulen und erkennt Fehler mit hoher Präzision – direkt während der Produktion. Defekte Produkte werden auf dem Bildschirm rot markiert, einwandfreie grün.

Durch die Verarbeitung zusätzlicher Trainingsdaten verbessert sich die Genauigkeit des Systems kontinuierlich. Hersteller können die Auswertung entweder vor Ort in der Produktion oder über externe Cloud-Systeme durchführen. Auf der Messe präsentieren die Forscher zudem die „FCTRY CLD“, eine lokale Cloud-Lösung des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT. Die Plattform ermöglicht Echtzeit-Produktionsaufgaben, während sensible Daten sicher innerhalb der Unternehmensinfrastruktur bleiben.

Doch nicht nur Batteriemodule lassen sich mit der KI prüfen: Das System ist flexibel einsetzbar und eignet sich für eine Vielzahl von Produkten, die visuelle Oberflächenkontrollen erfordern. Durch die Automatisierung routinemäßiger Inspektionen soll die Technologie die Effizienz steigern und Fachkräfte für komplexere Aufgaben entlasten.

Auf der SPS bietet das neue KI-System Herstellern eine schnellere und zuverlässigere Methode zur Qualitätsüberwachung. Dank seiner Lernfähigkeit und Anpassbarkeit könnte es in verschiedenen Branchen zum wertvollen Werkzeug werden. Die Beteiligung des Fraunhofer IPT garantiert dabei, dass die Technologie höchsten Produktions- und Datensicherheitsstandards entspricht.

Quelle