Qualitätssicherung in der industriellen Produktion
Die Qualitätsanforderungen in der industriellen Produktion wachsen stetig und sie wachsen schnell. Für viele Industrieunternehmen, besonders in Europa, ist das eine sehr ernste Herausforderung. Denn nicht allein der globale Wettbewerb fordert immer bessere Lösungen. Auch der regulatorische Druck hat in vielen Branchen enorm zugenommen: MDR, CLP, POP, Biozid-VO, REACH... . Oft genug haben Auditoren, Prüflabore und "Benannte Stellen" aufgrund der gestiegenen Nachfrage nicht die Kapazität, um der gestiegenen Prüf-Nachfrage gerecht zu werden. Weil Übergangsfristen knapp bemessen sind, bleibt vielen Herstellern nichts anderes übrig, als auf einen Teil ihres Produktportfolios zu verzichten. Haben sie es aber geschafft, nach den neuesten Richtlinien und Verordnungen zertifiziert zu werden, drohen am Horizont schon die nächsten. Die bisherigen Zertifikate werden Makulatur. Dies schreit nach Lösungen, die helfen, diesen Herausforderungen wirksam, schnell und wirtschaftlich zu begegnen.
Probenahme ist beendet
Der Königsweg für die oben beschriebenen Herausforderungen in der Produktion ist eine automatisierte 100%ige Inline-Qualitätskontrolle mit künstlicher Intelligenz. In den meisten Branchen und bei vielen Produktkategorien genügt die manuelle oder optische Prüfung von Produktmustern nicht mehr den gesetzlichen Anforderungen.
Allerdings gibt es dabei ein Problem: In den meisten Produktionen, ob klein oder groß, ist es schlichtweg unmöglich, Algorithmen gezielt und sinnvoll einzusetzen, da keine geeigneten Daten zur Verfügung stehen. Es besteht ein gravierender Mangel an homogen strukturierten Maschinen-, Kamera- und Sensordaten, auf denen KI-gesteuerte Assurance-Lösungen gezielt angewendet werden könnten.
Keine KI ohne Daten:
100% inline - Qualitätskontrolle neu überdacht
Ohne geeignete Daten kann keine KI zwischen "OK" und "nicht OK" unterscheiden. Und wenn für jede neue Qualitätssicherungslösung immer wieder mühsam eine KI-fähige Datengrundlage aufgebaut werden muss, gehen wesentliche Kosten- und Zeitvorteile des KI-Einsatzes den Bach runter.
Mit PANDA gehört das langwierige, mühsame und sehr teure Data Engineering der Vergangenheit an. PANDA bietet KI-Anbietern und -Kunden eine KI-fähige Datenlösung, die auf proprietären Maschinen- und Sensordaten basiert und so strukturiert und homogen ist, dass sie alle geforderten Qualitätssicherungsziele mithilfe von KI erfüllt. So ist mit PANDA jede KI-gesteuerte Lösung, die Ihren Qualitätssicherungszielen entspricht, sofort einsatzbereit und hilft, Kosten und Zeit erheblich zu reduzieren.
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Mit PANDAs Smart Data Setup PANDA | IDI (Intelligent Data Infrastructure) werden Industriekunden unabhängig von einzelnen Lösungsanbietern. Jede KI-Lösung ist sofort einsatzbereit. Ein zweiter spezifischer Vorteil für industrielle Anwender ist die Konnektivität verschiedener Lösungen von unterschiedlichen Anbietern über PANDA | IDI. Qualitätssicherungs - Verantwortliche müssen nicht mehr mit isolierten, unverbundenen Nischenlösungen arbeiten, die immer wieder neue und teure individuelle Datenstrukturen erfordern.
Gleichzeitig ist die intelligente Dateninfrastruktur von PANDA | IDI auch für Lösungsanbieter sehr hilfreich: Sie können sich nun auf das konzentrieren, was sie am besten können, davon mehr verkaufen und das mühsame Data Engineering endlich hinter sich lassen.
Gleichzeitig ist die intelligente Dateninfrastruktur von PANDA | IDI auch für Lösungsanbieter sehr hilfreich: Sie können sich nun auf das konzentrieren, was sie am besten können, davon mehr verkaufen und das mühsame Data Engineering endlich hinter sich lassen.
Exemplarische Use Cases aus unserer Kundendatenbank
Erkennung von Kanülenfehlbildungen mit Hilfe einer Deep-Learning-Anwendung zur Reduzierung der Folgekosten
Aufbau eines Qualitätssicherungssystems zur automatischen 100%igen Erkennung von Rissen an Formteilen mit anschließender Intervention in einem solchen Fall
Automatisierte Identifizierung von Blasenbildung in Klebstofflösungen auf der Grundlage eines Bildverarbeitungssystems und einer Deep-Learning-Anwendung
Zustandsüberwachung von Maschinenzuständen in Crash-Anlagen auf der Basis von Schwingungssensoren, einem Bildverarbeitungssystem und NIR-Spektrometern zur Beurteilung des Ölzustands
Entwicklung eines Qualitätssicherungssystems zur Reduzierung von Ausschuss in Verbindung mit einer Dependency-Mining-Anwendung zur Reduzierung von fehlerverursachenden Systemzuständen.
Seien Sie SMART UND VEREINBAREN Sie einen Termin mit der Zukunft!
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