Maddox AI automatisiert die 100%-Inline-Prüfung von Kolbengehäusen und erkennt Fehler wie Span, Schlagstellen, Risse, Poren, fehlendes Material, Kratzer, Schmutz und Ziehstellen zuverlässig über mehrere Ansichten hinweg.
Produkt
Industrie
Gesamtersparnis / Jahr
Unser Kunde produziert Kolbengehäuse für die Automobilindustrie. Geprüft wird eine Produktvariante auf insgesamt acht Fehlerklassen, darunter Span, Schlagstelle beziehungsweise Druckstelle, Riss, Lunker oder Poren, fehlendes Material beziehungsweise Rohstellen, Kratzer, Schmutz und Ziehstellen.
Die Qualitätskontrolle sollte mit einer Genauigkeit von mindestens 97 % arbeiten, gleichzeitig durfte kein n.i.O.-Teil durchrutschen. Zusätzlich war gefordert, den Pseudoausschuss auf maximal 3 % zu begrenzen und die Zykluszeit von 10 Sekunden pro Bauteil sicher einzuhalten.
Besonders anspruchsvoll war, dass mehrere Oberflächen eines Bauteils bewertet werden mussten: Außenfläche, Innenfläche und die Ansicht von oben. Für die Umsetzung wurde Maddox AI als Retrofit in die bestehenden Inspektionszellen integriert, sodass die vorhandene Kamerahardware weitergenutzt werden konnte.
Das regelbasierte System erkannte n.i.O.-Teile nicht zuverlässig genug. Dadurch bestand das Risiko von Schlupf und zusätzlichem Prüfaufwand.
Mit Maddox AI wurde die Auswertungslogik durch ein KI-basiertes Prüfsystem ersetzt. Seit der Einführung läuft die Produktion stabil ohne Schlupfteile.
Eine höhere Empfindlichkeit des Systems reduzierte zwar den Schlupf, erhöhte aber den Pseudoausschuss. Dadurch stieg der Aufwand für manuelle Nachprüfungen.
Mit Maddox AI sinkt der Pseudoausschuss, ohne die Prüfsicherheit zu verlieren.
Bei veränderten Oberflächen oder neuen Fehlerbildern musste das alte System regelmäßig manuell nachparametriert werden. Das verursachte hohen Aufwand im Serienbetrieb.
Neue NOK-Bilder können mit Maddox AI im Self-Service annotiert und nachtrainiert werden. Aktualisierte Modelle lassen sich anschließend direkt auf die bestehenden IPCs ausrollen.
Das regelbasierte System erkannte n.i.O.-Teile nicht zuverlässig genug. Dadurch bestand das Risiko von Schlupf und zusätzlichem Prüfaufwand.
Eine höhere Empfindlichkeit des Systems reduzierte zwar den Schlupf, erhöhte aber den Pseudoausschuss. Dadurch stieg der Aufwand für manuelle Nachprüfungen.
Bei veränderten Oberflächen oder neuen Fehlerbildern musste das alte System regelmäßig manuell nachparametriert werden. Das verursachte hohen Aufwand im Serienbetrieb.
Mit Maddox AI wurde die Auswertungslogik durch ein KI-basiertes Prüfsystem ersetzt. Seit der Einführung läuft die Produktion stabil ohne Schlupfteile.
Mit Maddox AI sinkt der Pseudoausschuss, ohne die Prüfsicherheit zu verlieren.
Neue NOK-Bilder können mit Maddox AI im Self-Service annotiert und nachtrainiert werden. Aktualisierte Modelle lassen sich anschließend direkt auf die bestehenden IPCs ausrollen.
Schlupf im Produktionsbetrieb
Pseudoausschuss
Zykluszeit pro Bauteil
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