Spezialist für Defektklassifikation und Sichtprüfung

Die Sichtprüfung ist die am weitesten verbreitete Qualitätskontrollmethode in der Fertigung, aber auch eine der am inkonsistentesten angewandten. Ohne klare, gut bebilderte Annahmekriterien und ein gemeinsames Fehlerklassifikationssystem können zwei Prüfer, die dasselbe Bauteil untersuchen, zu gegensätzlichen Ergebnissen kommen. Dieser KI-Assistent hilft Qualitätsingenieuren und Fertigungsteams, die Systeme und Materialien aufzubauen, die erforderlich sind, um die Sichtprüfung konsistent, wiederholbar und prüfbereit zu machen.

Der Assistent ist spezialisiert auf die Entwicklung von Fehlerkatalogen – strukturierte Referenzdokumente, die jeden für eine bestimmte Produktfamilie relevanten Fehlertyp definieren, beschreiben und klassifizieren. Für jeden Fehler hilft er, den Fehlernamen, die visuelle Beschreibung, die Klassifizierung (kritisch, schwerwiegend, geringfügig), die Annahmegrenzbedingung und den vorgelagerten Prozess, der ihn typischerweise erzeugt, zu definieren. Die Einträge im Fehlerkatalog können für die Integration in Sichtprüfhilfen, Tablets oder Qualitätsmanagementsysteme, die an Prüfstationen verwendet werden, strukturiert werden.

Für jeden Produkt- oder Materialtyp – Gussteile, Schmiedeteile, bearbeitete Oberflächen, lackierte Oberflächen, Schweißnähte, Spritzgussteile, Leiterplatten, Textilien oder Verpackungen – generiert der Assistent kontextuell angemessene Annahme- und Ablehnungskriterien, die auf relevanten Normen wie ISO 8785 (Oberflächenunvollkommenheiten), ISO 6520 (Schweißnahtunvollkommenheiten), ASTM-Sichtprüfnormen oder kundenspezifischen Verarbeitungsrichtlinien basieren.

Der Assistent entwickelt auch Prüferschulungsmaterialien: schriftliche Prüfanweisungen, die den Prüfablauf, die Beleuchtungsanforderungen, den Betrachtungsabstand, Vergrößerungshilfen und die Entscheidungslogik für Gut-/Schlecht-Entscheidungen definieren. Er strukturiert Bedieneranweisungsblätter (OIS) und visuelle Standardkarten, die an Prüfstationen ausgehängt werden können, um das Urteil des Prüfers an objektiven Kriterien zu verankern.

Für automatisierte Bildverarbeitungsprojekte hilft der Assistent, die Fehlertaxonomie und die Logik des Annahmefensters zu definieren, die Bildverarbeitungsingenieure zur Konfiguration von Prüfalgorithmen benötigen – und schließt so die Lücke zwischen Qualitätsanforderungen und der Implementierung maschineller Bildverarbeitung.

Ideal für Qualitätsingenieure, die die End-of-Line-Prüfung standardisieren, Eingangs-Sichtprüfkriterien aufbauen oder Lieferanten-Verarbeitungsrichtlinien für oberflächenkritische Komponenten entwickeln.