Was gab den Ausschlag für die Entwicklung eines KI basierten Anwendungsfalls?
Seit geraumer Zeit gibt es Anbieter von automatischen visuellen Qualitätskontrollsystemen. Diese konzentrieren sich insbesondere auf die Bereiche Automobil, Lebensmittel und Elektronik. Einige Branchen wurden übergangen, so zum Beispiel die Bauindustrie. Das hat insbesondere zur Ursache, dass es hier ungünstige Bedingungen für Computer Vision Systeme gibt: Verschmutze Umgebungen, große Bauteile, eine hohe Produktvarianz und kundenabhängige Qualitätsanforderungen. Nehmen wir zum Beispiel eines unserer Systeme, das zur Überprüfung von Tunnelsegmenten aus Beton eingesetzt wird. Die Produktion der Bauteile ist für jeden neuen Tunnel anders, abhängig von Durchmesser, Tunnelbohrmaschine, Geologie und länderspezifischen Qualitätsanforderungen. Durch die Verwendung von KI-Algorithmen konnten wir ein System erstellen, welches diese Anforderungen erfüllt, robust gegen Anomalien und schnell auf sich ändernde Bedingungen anpassbar ist.  

Welche Erwartungen bzw. Anforderungen hatten Sie an die KI-Anwendung?
Unser erster Kunde für das System hatte genaue Vorstellung für Fehlstellen, die detektiert werden müssen. Er konnte auf Erfahrungen aus hunderten Projekten zurückgreifen, was sich in einem sehr detaillierten Pflichtenheft widerspiegelte. Neben Anomalien jeder Art, sollten auch verschiedene Tasks, wie bspw. das Vorhandensein von Einbauteilen und sicherheitsrelevante Themen, überprüft werden. Wir überprüfen diese Anforderungen sehr spezifisch und vergleichen diese mit ähnlichen Projekten, die wir in diesem Bereich durchgeführt haben, und aktuellen (und veröffentlichten) Ergebnissen aus der Wissenschaft und Forschung. Bei automatischen visuellen Prüfaufgaben stellen wir an uns selbst die Erwartung, dass wir mit unseren Systemen die Aufgabe besser lösen als ein Mensch es könnte. Gewinnt das System diesen Wettbewerb, ergibt sich dann direkt auch ein Paket an Vorteilen: Man ist schneller und günstiger, konstanter und man hat die Ergebnisse direkt und nachvollziehbar dokumentiert.

Auf welchen Partner waren Sie mit welcher Technologie bei der Entwicklung angewiesen?
In unserem ersten Projekt war unser Kunde der Weltmarktführer für technische Systeme auf seinem Gebiet. Diese Partnerschaft war (und ist) extrem vorteilhaft für uns gewesen. Durch die Kontakte und das Netzwerk kamen wir an erste Trainingsdaten, wir konnten auf Expertenwissen in dem Bereich zugreifen und es brachte uns das benötigte Vertrauen von Seiten des Endanwenders in die Lösung.  

Mit dem Einsatz von KI-Lösungen muss auch ein Wandel der Kompetenzen einhergehen. Wie sind Sie mit dieser Herausforderung in Bezug auf ihre Mitarbeitenden umgegangen?
Wir als Startup sind KI-Experten und natürlich auf solche Projekte vorbereitet. Wir merken aber, dass in der Industrie das Thema KI oft gehypt wird, was wir als Gefahr ansehen. Das kann schnell falsche Erwartungen schüren. Beispielsweise erwarten viele Self Learning Komponenten in ihren Anwendungen, da das aus den Medien bekannt ist. Deshalb versuchen wir am Anfang eines Projekts immer auch die Grundlagen von KI zu erläutern und sind auch froh, dass es Institutionen wie den de:hub Karlsruhe gibt, die viel Aufklärungsarbeit leisten.

In welchem Zeitraum haben sie die KI-Lösung in Ihrem Unternehmen implementiert?
Wir haben schon Proof of Concepts (PoC) in einer Woche erarbeitet, die bei echtem Bildmaterial mit KI-Algorithmen Problemstellungen lösen. Insgesamt arbeiten wir aber für die Industrie, wodurch Prozesse deutlich länger gehen können. Manchmal sind wir schon in die Fabrikplanung involviert, bis die Fabrik dann gebaut ist und die Produktion startet, kann es auch mal zwei Jahre dauern. Wenn die Fabrik schon steht, sind ca. 3-4 Monate ein guter Planungshorizont.

Ein Fazit zu Ihrer KI-Lösung:
Aus unserer Sicht ist KI ein wichtiger Treiber von Automatisierungsprozessen in der Industrie. Unsere Lösung zeigt, dass auch der Mittelstand von KI profitieren kann – gerade von individuellen Automatisierungslösungen. Die Vorteile einer automatisierten visuellen Qualitätsprüfung mit KI sind für unsere Anwendung offensichtlich:

• Die Prüfung ist standardisiert nach klar definierten Qualitätsrichtlinien
• Die Prüfung dauert ca. 20-30 Sekunden inklusive der vollständigen Dokumentation
• Aktuelle Qualitätsmetriken werden in Echtzeit erfasst und Reports werden automatisch erstellt
• Menschen werden von potentiellen Gefahrensituationen ferngehalten
• Positionsverteidigung als Innovationsführer in der Branche.

Einen abschließenden Rat/Tipp an andere Unternehmer, die KI anwenden wollen:
Wir empfehlen Unternehmen immer den Weg vom Problem zur Technologie zu gehen und nicht von der Technologie zum Problem. Das Ziel sollte nicht eine Anwendung von KI sein, sondern eine bestmögliche Lösung eines Problems. Dann kann KI ein mächtiges Tool sein, es ist aber lange nicht die Lösung aller Probleme. Um KI effizient zu nutzen, empfehlen wir die Datenverfügbarkeit sicherzustellen und den langfristigen Einsatz einer KI-Anwendung von Beginn an zu berücksichtigen. Im Bereich automatische visuelle Qualitätsüberprüfung steht Ihnen preML gerne dafür zur Verfügung.

Mehr Infos dazu finden Sie hier.