KI in der Qualitätskontrolle
Herausforderungen in der Praxis
In vielen Produktionsbetrieben erfolgt die visuelle Qualitätskontrolle noch manuell oder regelbasiert. Mitarbeitende stoßen dabei an Grenzen, z. B. bei hoher Taktzahl, variierenden Bauteilen oder schwer erkennbaren Fehlern. Klassische Bildverarbeitung ist bei neuen Defekten oder wechselnden Bedingungen (Licht, Perspektive) oft unflexibel. Gleichzeitig fehlen häufig strukturierte Daten, klare Use Cases oder internes KI-Know-how für die Einführung. Aktuelle Entwicklungen wie leistungsfähigere Kamerasysteme, verfügbare KI-Tools und steigender Effizienzdruck machen den Einsatz bildbasierter KI jetzt besonders relevant.
Unser Ansatz
Vom manuellen Prüfen zur KI-gestützten Fehlererkennung in der Produktion
Das Seminar folgt einem praxisorientierten Lernansatz, der Theorie und Anwendung systematisch verknüpft. Teilnehmende erarbeiten zunächst anhand realer Beispiele und interaktiver Übungen ein grundlegendes Verständnis von KI. Darauf aufbauend identifizieren sie eigene Use Cases und bewerten diese strukturiert hinsichtlich Machbarkeit und Nutzen. In praktischen Übungen vergleichen sie anschließend konkrete Umsetzungswege und reflektieren Voraussetzungen sowie Auswirkungen auf Prozesse und Arbeit. So entsteht ein direkter Transfer in den eigenen Betrieb.
Kursdetails auf einen Blick
Format der Schulung
Präsenzveranstaltung
Dauer der Schulung
5-6 Stunden
mögliche Zielgruppen
Verantwortliche Fach- oder Führungskräfte in der Produktionstechnik, im Industrial Engineering, Betriebsleitung, KI-Projektmanagement, KI-Beauftragte
Gruppengröße
5 – 20 Personen
Veranstalter
ifaa
Methodik
Methodische Elemente
- Impulsvorträge
- Praxisnahe Übungen
- Demonstrator „KI-Anomalie-Erkennung und KI-Bildklassifizierung“
- Fallstudien aus dem betrieblichen Kontext
- Moderierte Diskussionen
Ihr Nutzen
Nach der Schulung können Sie ...
- zentrale KI-Technologien zur kamera- oder sensorgestützten Qualitätskontrolle in der Industrie benennen und Ansätze wie Objekterkennung, Anomalieerkennung und Bildklassifizierung unterscheiden,
- betriebsspezifische Einsatzmöglichkeiten bewerten,
- technische Entwicklungsmöglichkeiten identifizieren und Ihre KI-Anwendungen in der Qualitätskontrolle kontinuierlich ausbauen,
- den Entwicklungspfad Ihrer betrieblichen KI-Anwendung vorausplanen.
Fachliche Ansprechperson
Dipl.-Ing. Sebastian Terstegen
ifaa - Institut für angewandte Arbeitswissenschaft
Schulungsinhalte im Überblick
Das Seminar folgt einem klar strukturierten Vorgehen entlang von fünf Schritten: Es vermittelt Grundlagen zur KI‑Bilderkennung, identifiziert Use Cases, erprobt Standard- und Eigenlösungen, analysiert Daten und Rahmenbedingungen und bewertet Kosten, Nutzen sowie Umsetzungsoptionen.
MODUL 1:
Grundverständnis zentraler KI-Technologien zur Qualitätskontrolle in der Industrie
- Impulsvortrag zu KI-Technologien
- Praxisnahe Übungen
- Diskussion im Plenum: Erfahrungsaustausch
MODUL 2:
Identifizierung und Bewertung betrieblicher Anwendungsfälle
- Impulsvortrag zu betrieblichen Anwendungsfällen
- Technikeinsatz und Potenziale im eigenen Betrieb
MODUL 3:
Gestaltungsansätze
- Praktische Erprobung anhand zweier Gestaltungsansätze
- Einblick in Demonstratoren des Projekts WIRKsam
MODUL 4:
Anforderungsanalyse
- Anforderungen an betriebliche Ausgangsbedingungen
- Analyse der betriebsspezifischen Einsatzmöglichkeiten
MODUL 5:
Arbeitsgestaltung
- Auswirkungen der KI-Anwendung
- Kurz- und langfristige Kosten und Nutzen
- Entwicklungspfad planen
- Lessons Learned und Erfolgsfaktoren