Sichtbare Defekte
Kratzer, Flecken, Risse, ungewöhnliche Form oder Farbe – je nachdem, was du als Defekt betrachtest.
Qualität · Heute und individuell
Qualitätskontrolle mit maschinellem Sehen: Defekte, Etiketten und echte Stückzahlen
Eine feste Kamera blickt auf das Produkt, wenn es vorbeikommt: sie erkennt sichtbare Defekte, prüft, ob das Etikett korrekt ist, kontrolliert die Verpackung und zählt, was tatsächlich herauskommt. Sie ist ein zweites Paar Augen. Die Entscheidung über jedes Teil trifft weiterhin ein Mensch.
ChargenetikettKorrekt
Teil auf dem BandMöglicher Defekt
Zählung der KisteStimmt überein
Hinweis an die Qualitätskontrolle: ein Teil mit einem möglichen Defekt. Ein Mensch entscheidet, ob es als fehlerhaft markiert wird.
Illustratives Beispiel
Was sie erkennt
Was die Kamera prüft
Sie zeigen ihm Beispiele guter und schlechter Teile aus Ihrer Produktion; ohne echte Beispiele gibt es keine gute Erkennung.
Etiketten
Prüft, ob ein Etikett vorhanden ist, ob es lesbar ist und ob es zu der Charge gehört, die gerade produziert wird.
Verpackungen
Deckel, Verschluss und Aufmachung der Verpackung, wenn von außen sichtbar.
Reale Zählung
Zählt, was passiert, und vergleicht es mit dem, was die Maschine oder der Lieferschein sagt.
Fehlerhaftes Teil mit Grund, Charge und Foto
Der Bediener markiert das fehlerhafte Teil auf dem Tablet mit dem Grund und kann ein Foto machen. Das Teil wird mit der Charge verknüpft, und der OEE nutzt diese Angabe für die Qualität.
Fehlerhafte Teile und Chargen ansehenFoto, das ADRI beratend prüft
Wenn du es aktivierst, schätzt ADRI ein, ob das Foto den Grund bestätigt. ADRI ändert niemals Mengen oder Gründe. Es ist standardmäßig deaktiviert.
Wie der Hinweis ankommt
Vom Datenpunkt zu der Person, die handeln kann
Ein Hinweis, der nicht bei der Person ankommt, die das Problem beheben kann, ist nutzlos. Deshalb konzipieren wir es vom Ziel her rückwärts.
- Die Kamera sieht das Teil
Eine feste Kamera mit gutem Licht betrachtet jedes Teil oder jede Kiste beim Vorbeikommen. Das Licht ist die halbe Arbeit: Darauf wird von Anfang an geachtet.
- Das System benachrichtigt
Wenn etwas nicht stimmt, informiert es die Person in der Qualitätskontrolle mit dem Bild des Teils. Es markiert nichts von allein.
- Ein Mensch entscheidet
Wer das Produkt kennt, entscheidet, ob es ein Defekt ist. Wenn ja, wird das Teil mit dem Grund als fehlerhaft markiert und mit der Charge verknüpft.
Ohne heiße Luft
Was heute funktioniert und was maßgeschneidert ist
Heute verfügbar
- Fehlerhaftes Teil mit Grund, Charge und optionalem Foto, direkt vom Tablet des Bedieners.
- OEE-Qualität mit den gemeldeten Werten: gefertigte Teile minus fehlerhafte Teile, mit Angabe von gemeldet oder geschätzt.
- Charge pro Auftrag, die aus der Auftragszeile übernommen und im Kiosk bearbeitet werden kann.
- Foto mit Einschätzung von ADRI, optional und standardmäßig ausgeschaltet. Eine feste Kamera an der Maschine kann das Foto zusammen mit dem Sensorhinweis senden.
Was bereits funktioniert, findest du unter Produktionskontrolle.
Maßgeschneidert: Wir richten es ein und testen es in deinem Werk
- Automatische Erkennung von Defekten mit Kamera in Echtzeit. Heute analysiert das Produkt kein Video.
- Etiketten lesen und Verpackungen prüfen.
- Zählung per Bild, wo kein Sensor passt.
- Server mit GPU in deinem Werk oder in Europa.
Bevor eine Kamera installiert wird
Die Kamera schaut auf das Produkt, mit klaren Regeln
Auch wenn die Kamera das Werkstück im Blick hat, gehen in einem Werk auch Menschen vorbei. Wir erklären, wie wir es angehen und was deine Aufgabe dabei ist.
Wie wir es angehen
- Erkannt wird die Station, das Band oder der Bereich, nicht die Person.
- Keine Gesichtserkennung: Das System weiß nicht, wer jemand ist.
- Kein Ranking und keine Bewertung von Mitarbeitenden, und kein Vergleich untereinander.
- Keine Emotionserkennung: am Arbeitsplatz ist diese Praxis nach Artikel 5 der Verordnung (EU) 2024/1689 verboten, außer aus medizinischen oder Sicherheitsgründen.
- Kein Ton und keine Kameras in Umkleiden, Toiletten oder Kantinen.
- Die Bilder werden auf deinem eigenen Server verarbeitet, im Werk oder in Europa, und nur kurz gespeichert. Erhalten bleiben Hinweise und Zahlen.
Was dich betrifft, und wir prüfen es mit dir
- Vorher informieren: die Belegschaft ausdrücklich, klar und präzise und, falls vorhanden, ihre Vertretungen (Art. 89 der Ley Orgánica 3/2018).
- Wenn es einen Betriebsrat gibt, seine vorherige Stellungnahme zu Systemen der Arbeitsorganisation und -kontrolle sowie die Informationen über Algorithmen oder KI-Systeme, die die Arbeitsbedingungen betreffen (Art. 64 des Estatuto de los Trabajadores).
- Die Datenschutz-Folgenabschätzung durchführen, wenn erforderlich (Art. 35 DSGVO).
- Vorsicht beim Zweck: Ein KI-System zur Überwachung und Bewertung der Leistung und des Verhaltens von Personen bei der Arbeit gilt als hochriskant (Anhang III der Verordnung). Deshalb setzen wir es nicht so ein.
LOPDGDD Art. 89ET Art. 20.3 und 64DSGVO Art. 35Verordnung (EU) 2024/1689 Art. 5 und Anhang III
Wir prüfen es mit dir und deinem Arbeits- und Datenschutzberater. Dies ist keine Rechtsberatung und keine Garantie für Compliance: Jede Fabrik ist anders. Mehr Details dazu findest du in Kameras und KI in der Fabrik: Was das Gesetz in Spanien erlaubt.
Wie wir es testen
Zuerst eine Linie, und dann entscheidest du
Wir wählen einen Kontrollpunkt
Einen Punkt, an dem bereits mit bloßem Auge geprüft wird, um vergleichen zu können, was die Kamera sieht, mit dem, was deine Mitarbeiter sehen.
Beispiele und Test
Wir sammeln Beispiele guter und schlechter Teile, montieren die Kamera mit ihrer Beleuchtung und testen sie mit echter Produktion.
Wir justieren, du entscheidest
Wir stimmen ab, was gemeldet wird und was nicht. Wenn es funktioniert, bringen wir es auf weitere Linien.
Häufige Fragen
Was man uns häufig fragt
Ersetzt es die menschliche Qualitätskontrolle?
Nein. Die Kamera meldet, was wie ein Defekt aussieht, und die Person entscheidet. Ein fehlerhaftes Teil markiert immer die Person, die an der Maschine steht.
Wie viele Fehlerarten unterscheidet es?
Die, die wir ihm mit deinen Beispielen zeigen. Je mehr echte Beispiele guter und schlechter Teile, desto besser. Man beginnt mit den Defekten, die am stärksten ins Gewicht fallen.
Ist es für Lebensmittel geeignet?
Ja, für das, was sichtbar ist: Form, Farbe, sichtbare Fremdkörper, Etikettierung. Es ersetzt keine Laboranalysen und keine Kontrollen, die deine Vorschriften verlangen.
Was passiert mit den gespeicherten Fotos?
Fotos von fehlerhaften Teilen sind privat: Sie sind nur innerhalb der Anwendung mit der Berechtigung der Produktion sichtbar und werden nach Ablauf der Aufbewahrungsfrist gelöscht.
Weiterlesen
Mehr zu diesem Thema
KI für Fabriken
Alle Anwendungsfälle
Die gut zwanzig Anwendungsfälle, nach Werksbereich und mit ihrer Kennzeichnung.
LesenModul
Produktionssteuerung (MES)
Fehlerhafte Teile, Chargen und OEE mit deklarierter Qualität.
LesenAgrar- und Lebensmittelindustrie
Erkennung leerer Förderbänder
Wie lange deine Linie ohne Material arbeitet.
LesenKleines Budget, unverbindlich
Erzähl uns von deiner Linie und wir sagen dir, was wir aufbauen würden
Ein kurzer Videoanruf, um zu verstehen, was bei dir stillsteht, wo und warum. Danach ein schriftliches Angebot mit dem, was wir tun würden, wo die KI laufen würde und was es kosten würde. Unverbindlich.