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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Qualitätskontrolle Schweißen

Schweißnähte automatisch prüfen.

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Worum es geht

Die Qualitätskontrolle für Schweißnähte nutzt Bilderkennung und Prozessdaten, um Poren, Risse und Formfehler zu erkennen. Fehlerhafte Nähte werden sofort markiert.

  • Höhere Qualität
  • Kostensenkung
  • Schnellere Prozesse
Business Case & ROI
−35 %

Nacharbeit

−25 %

Ausschuss

6–12 Mon.

Amortisation

99 %

Erkennungsgenauigkeit

Berechnet aus reduziertem Nacharbeitsaufwand, weniger Ausschuss und geringeren Reklamationen.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Qualitätskontrolle Schweißen zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Qualitätskontrolle Schweißen-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Qualitätskontrolle Schweißen in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Kamerabilder

Bilder von Inspektionskameras an Linien.

Maschinendaten

Zustand, Parameter und Produktionszähler.

MES-Daten

Produktionsaufträge, Rückmeldungen und Maschinendaten.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Produktdaten

Stücklisten, Varianten und Lebensläufe.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Stakeholder

  • Qualitätsmanagement

    Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.

  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Qualität

02

Kostensenkung

03

Schnellere Prozesse

04

Mehr Sicherheit

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

OEE-Monitoring

Verfügbarkeitsdaten ergänzen Prozesskennzahlen.

Digital Twin

Modelle können in Simulationen weiterverwendet werden.

Weitere Use-Cases

Predictive Maintenance

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.

Predictive Quality

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ungewöhnliche Muster in Maschinendaten sofort erkennen.