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Potenzial von KI in der industriellen Fertigung: Inline-Qualitätsprüfung am Edge senkt Ausschuss und stabilisiert Taktzeiten
Echtzeit-Fehlererkennung direkt in der Fertigung – höhere Qualität, stabile Prozesse und mehr Effizienz ohne zusätzliche Stillstände. Warum ausgerechnet jetzt?
Kosten- und Produktivitätsdruck steigen, während sich Industrial AI vom Piloten zur produktionstauglichen Technologie entwickelt. Die SPS in Nürnberg macht das Thema Industrial AI vom 25. bis27. November zum Kern – live und anfassbar. Parallel zeigt eine „VDMA/Strategy&-Analyse“: Die ertragsstärksten KI-Anwendungen liegen in den Kernprozessen – nicht in den reinen Support-Funktionen.
Nur wer KI an die Linie bringt, verbessert die Marge wirklich.
Für unsere Spezialisten in der Industrial- AI steht damit fest: Inline-Qualitätsprüfung am Edge ist der Use-Case mit dem größten Hebel
Qualitätskontrolle entscheidet über Ausschuss, Nacharbeit und Kundenzufriedenheit – und damit direkt über Gesamtanlageneffektivität (OEE) und Ergebnis. Moderne Inline-Prüfung kombiniert Kameras, Sensorik und Edge-KI. Im Unterschied zu rein regelbasierter Bildverarbeitung erkennt sie auch komplexe, variierende Fehlerbilder und das Wichtigste: Sie lernt mit und verbessert sich stetig.
Praxisfall: Qualitätssicherung bei E-Motor-Gehäusen
Ein Automobilzulieferer stand vor der Herausforderung, kleinste Risse, Kratzer oder Gussfehler in E-Motor-Gehäusen zuverlässig zu erkennen. Die bisherige Lösung – manuelle Sichtprüfungen und Stichproben – war langsam, teuer und oft unzuverlässig. Defekte rutschten durch und führten zu Reklamationen beim Endkunden.
Die Wende brachte ein mehrzelliger Kameratunnel mit Edge-KI. Mehrere Kameras erfassen jedes Bauteil aus verschiedenen Blickwinkeln, während die KI-Modelle die Bilder in Millisekunden analysieren. Eindeutige Defekte werden sofort ausgeschleust, bei Grenzfällen erhält der Werker ein Signal zur schnellen Verifikation. Der gesamte Prozess läuft inline und ohne Taktzeitverlust.
Die Ergebnisse nach wenigen Monaten:
- Reklamationen sanken um rund zwei Drittel.
- Nicht erkannte Oberflächendefekte reduzierten sich auf null.
- Die Fertigung lief stabil weiter – keine Stillstände, keine Verlangsamung.
Für den Zulieferer bedeutete das: höhere Qualität, weniger Nacharbeit und ein robusterer Prozess. Statt zusätzlicher Komplexität brachte die KI spürbare Sicherheit – und ein besseres Ergebnis beim Kunden.
Welche wirtschaftlichen Dimensionen hat der geschilderte Praxisfall?
Für einen Zulieferer mit ~300.000 E-Motor-Gehäusen/Jahr ergab die Umstellung auf den mehrzelligen Kameratunnel mit Edge-KI folgende – konservativ gerechnete – Effekte:- Direkte Einsparungen ~ 280.000 € im Jahr
davon ca. MINUS 105.000 € Reklamationskosten (− 2/3 Reklamationen) und MINUS 175.000 € im Jahr an geringeren Prüfaufwänden (2 FTE). - Investitionen: ~ 250.000 € einmalig (Tunnel, Kameras, Edge-Rechner, Integration) + 20.000 € im Jahr Betriebskosten.
- Amortisation: Erreicht in ~ 11 Monaten, Der ROI im ersten Jahr beträgt somit 110–130 %.
- Taktzeit unverändert, Inferenz im Millisekunden-Bereich; manuelle Nachprüfung nur bei Grenzfällen.
Warum Edge?
Weil Millisekunden entscheiden. Edge-Inference hält Taktzeiten ein, reduziert Latenz und schützt sensible Produktionsdaten. Das ist nicht nur schneller, sondern auch robuster gegenüber Netzwerkausfällen – und aus unserer Sicht in der Realität oft der einzige Weg, um KI in bestehende Steuerungs- und Sicherheitskonzepte sauber einzubetten.
In Zeiten wirtschaftlichen Drucks, zunehmender Regulatorik und wachsender Kundenerwartungen ist eine effiziente Prozesslandschaft längst kein Wettbewerbsvorteil mehr – sie ist überlebenswichtig. Insbesondere kundenzentrierte Branchen wie der Einzelhandel, Finanzdienstleister, Versicherungen sowie der öffentliche Sektor stehen unter starkem Effizienzdruck.
VON DER KAMERA BIS ZUR STELLGRÖßE
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Business Case: Woher kommt der ROI?
- Weniger Ausschuss und Nacharbeit durch präzisere Fehlererkennung in Echtzeit.
- Stabilere Taktzeiten dank lokaler Inferenz und deterministischer Laufzeiten.
- Weniger Reklamationen und damit geringere Feldkosten; siehe Praxisbeispiel oben.
- Datenbasierte Prozessoptimierung – die gleiche Edge-Infrastruktur zahlt auf Energie-/Materialeffizienz ein.
Fünf Erfolgsfaktoren aus unseren Kundenprojekten
- Daten zuerst: Kameraposition, Beleuchtung, Triggering – saubere Daten schlagen jedes Modell.
→ Ihr Nutzen: Höhere Erkennungsrate von Fehlern schon beim ersten Schuss, weniger Fehlalarme und geringerer Trainingsaufwand für die Modelle. - Modelle industrialisieren: Ein trainiertes Modell allein reicht nicht, denn erst der Schritt zur Industrialisierung macht KI produktionsreif. Dazu gehören klare Performanzmetriken (z. B. Precision und Recall pro Fehlerklasse), die regelmäßig überprüft und dokumentiert werden.
Ein Drift-Monitoring stellt sicher, dass das Modell auch bei veränderten Daten oder neuen Fehlerbildern zuverlässig bleibt. Neue Modellversionen sollten über A/B-Rollouts oder schrittweise Freigaben eingeführt werden, um Risiken in der Linie zu minimieren und Ergebnisse direkt vergleichen zu können.
Dadurch wird KI von einem Labormodell zu Ihrem stabilen, kontrollierten Produktionswerkzeug.
Da kein KI-Modell ist unfehlbar ist und sich Daten ändern (Modelldrift), können neue Fehlerbilder auftreten oder die Erkennungsrate sinken. Deshalb braucht es eine klare Rückfallebene: Erkennt die KI eine Situation nicht sicher, wird automatisch auf bewährte Verfahren umgeschaltet (z. B. klassische regelbasierte Prüfungen oder eine manuelle Werker-Verifikation). So bleibt der Prozess auch bei Unsicherheiten stabil, und die Produktion läuft ohne Risiko weiter.
→ Ihr Nutzen: Stabile Ergebnisse in der Linie, weniger Ausfälle durch fehlerhafte Modelle, verlässliche Qualitätssicherung auch bei sich ändernden Daten.
- OT/IT-Härtung: Damit KI-Lösungen zuverlässig in der Produktion laufen, müssen sie sauber in die bestehende OT/IT-Infrastruktur eingebettet werden. Das bedeutet: standardisierte Schnittstellen wie OPC UA oder MQTT für den sicheren Datenaustausch, klar definierte und kontrollierte Update-Pfade für Modelle und Software, sowie ein striktes Rechte- und Rollenmodell, das nur autorisierten Personen Änderungen oder Zugriffe erlaubt. So wird verhindert, dass ungetestete Updates, Fehlkonfigurationen oder unbefugte Eingriffe die Produktionsstabilität gefährden – und gleichzeitig werden Anforderungen an Cybersecurity und Compliance erfüllt. Human-in-the-Loop: Werkeroberflächen für schnelle Label-Korrekturen und Ursachenfeedback.
→ Ihr Nutzen: Reibungslose Integration in bestehende Systeme, weniger Stillstände durch IT-Probleme, abgesicherte Produktion gegen Fehlkonfigurationen oder Cyberangriffe. - Traceability by design: Jede Entscheidung mit Bild-/Sensordaten, Modellversion und Parametern nachvollziehbar ablegen.
→ Ihr Nutzen: Volle Nachvollziehbarkeit für interne Qualitätsaudits und externe Kundenprüfungen – Vertrauen, Compliance und Rechtssicherheit steigen. - Mit der EU-KI-Verordnung (AI Act) entstehen verbindliche Regeln, die auch den Maschinenbau betreffen – selbst wenn KI-Anwendungen nicht unmittelbar „Hochrisiko-Systeme“ sind. Seit August 2025 greifen bereits erste Pflichten, insbesondere zu General-Purpose-Modellen (GPAI), also große Sprach- und Bildmodelle, die auch in der Industrie eingesetzt werden können.
→ Ihr Nutzen: Frühe Rechtssicherheit, geringeres Haftungsrisiko, Wettbewerbsvorteil durch nachweislich konforme und sichere KI-Lösungen.
Für Industrieunternehmen bedeutet das:
Lieferantenbewertung + Beschaffung
- Prüfen, ob eingesetzte KI-Modelle oder -Bibliotheken von Anbietern stammen, die konform zur EU-KI-VO arbeiten.
- Dokumentation: Welche Modelle sind im Einsatz? Welche Trainingsdaten und welche Limitierungen bestehen?
- Vertragsgestaltung: KI-Haftung, Updates und Nachvollziehbarkeit müssen klar geregelt sein.
Transparenz + Nachvollziehbarkeit
- KI-Entscheidungen – z. B. „…dieses Teil ist Ausschuss“ – müssen auditierbar sein.
- Für industrielle KI heißt das, dass jede Entscheidung mit Metadaten (z. B. Modellversion, Parametern, Sensorwerten) dokumentiert werden sollte.
- Damit lassen sich dann auch interne Qualitätsaudits und externe Compliance-Prüfungen bestehen.
Risikobewertung
- Je nach Einsatzumfeld (z. B. sicherheitsrelevante Anlagen) können zusätzliche Risikoklassen greifen.
- Unternehmen müssen Prozesse etablieren, die KI-Modelle regelmäßig auf Bias, Drift oder Fehlentscheidungen prüfen.
Cybersicherheit
- KI-Modelle sind neue Angriffsflächen (z. B. Manipulation von Trainingsdaten, gezielte Modellangriffe).
- Edge-Inference reduziert zwar Cloud-Risiken, aber auch lokale Systeme müssen gehärtet sein (Patch-Management, verschlüsselte Updates, Zugriffskontrolle).
- Die EU-KI-VO koppelt Anforderungen eng an die Cyber-Resilienz – ein Sicherheitskonzept ist Pflicht.
Wir bei der conplement finden: Wer KI im Maschinenbau einführt, muss nicht nur die technische Integration lösen, sondern auch ein Compliance- und Security-Konzept mitdenken. Das ist kein wirkliches Hindernis. Es kann sogar ein Wettbewerbsvorteil sein: Kunden vertrauen eher Anbietern, die nachweislich rechts- und sicherheitskonform arbeiten.
Auch die Gesundheitswirtschaft, die Energie- und Versorgungsbranche sowie die Logistik- und Mobilitätsindustrie sind zunehmend gefordert, eine hohe Servicequalität mit möglichst niedrigen Kosten zu vereinen. Die Antwort? Generative AI (GenAI): ein echter Gamechanger für die Prozessautomatisierung. Richtig eingesetzt, kann GenAI repetitive Aufgaben eliminieren, Entscheidungen beschleunigen und Medienbrüche auflösen – und das messbar effizienter als herkömmliche Automatisierungslösungen.
Was kommt als Nächstes?
- Predictive Maintenance nutzt die gleiche Sensorik/Edge-Schicht und verlängert Lebensdauern. Das ist aus unserer Sicht besonders spannend bei großen Flotten.
- KI-Agenten in der Fertigung gehen über reine (regelbasierte) Assistenz hinaus: Sie orchestrieren Schritte autonom. Von der Störungssuche bis zur Parameteroptimierung. Das Thema gewinnt an Bedeutung bei großen industriellen Anbietern.
- Planung + Supply-Chain-KI liefert Frühwarnungen und Preis- sowie Nachfrage-Empfehlungen.
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