Praxisbeispiel aus der Industrie
Ein Beispiel für diesen Ansatz ist der FHV7-AI Vision-Sensor von Omron. Dieser zeigt, wie KI-basierte Bildverarbeitung heute bereits vielerorts umgesetzt wird: mit geringem Trainingsaufwand, intuitiver Bedienung und vollständig integrierter Hardware. Mit dem Drei-Schritte-Konfigurationsprozess des FH Vision Systems können Hersteller das System schnell und effizient implementieren. Bei der Bildvorbereitung werden Bilder zunächst von fehlerfreien und fehlerhaften Produkten gesammelt und voneinander getrennt. Bei der Annotation werden fehlerhafte Bereiche auf den Bildern markiert: so, als würde man sie einem Kollegen zeigen. Der anschließende Selbstlernprozess der KI lässt sich anschließend mit nur einem Klick starten.
Systeme wie dieses untermauern, dass KI nicht zwangsläufig komplexe IT-Projekte erfordert, sondern sich als hilfreiches Werkzeug direkt an der Linie einsetzen lässt. Künstliche Intelligenz in der Qualitätsinspektion ist schon lange kein Zukunftsthema mehr, sondern eine konkrete Antwort auf drängende Fragen wie Fachkräftemangel, steigende Qualitätsanforderungen und wachsende Variantenvielfalt. Entscheidend für den Erfolg sind nicht riesige Datenmengen oder hochkomplexe Modelle, sondern praxisnahe, gut miteinander verzahnte und aufeinander abgestimmte Konzepte, die sich einfach integrieren, bedienen und betreiben lassen. Mit der passenden Strategie im Hintergrund kann KI Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern viel Arbeit abnehmen, Prozesse optimieren und dazu beitragen, Qualität nachhaltig und wirtschaftlich abzusichern. Unternehmensgröße oder Branche spielen hierbei keine Rolle.
