KI-gestützte Frühwarnsysteme für die Schweißnaht-Qualitätssicherung
Als Verantwortlicher für Qualitätssicherung oder Produktion nutzt Du diese innovative Lösung, um Prüfprotokolle von Schweißnähten systematisch zu analysieren. Dein Ziel ist es, Muster und aufkommende Trends bei Schweißfehlern frühzeitig zu erkennen und so proaktiv Gegenmaßnahmen einleiten zu können, lange bevor sie zu größeren Problemen führen.
- Komplexität: Medium
- Funktion: Produktion & Infrastruktur
Das Problem
Du kennst die Situation: Die Ergebnisse Deiner zerstörungsfreien Prüfungen (NDT), wie Röntgen- oder Ultraschalluntersuchungen, die entscheidend für die Qualitätssicherung sind, liegen überwiegend in umfangreichen, unstrukturierten Textberichten vor. Die manuelle Durchsicht und Interpretation dieser Daten ist extrem zeitaufwändig und fehleranfällig. Dies führt dazu, dass Du kritische Fehlentwicklungen – sei es durch eine fehlerhafte Kalibrierung eines Schweißroboters, Abnutzung von Werkzeugen oder Optimierungsbedarf in den Arbeitsabläufen Deiner Mitarbeiter – oft erst spät erkennst. Diese Verzögerung beeinträchtigt Deine Fähigkeit, rechtzeitig zu reagieren, erhöht das Risiko von Ausschuss, Nacharbeiten und potenziellen Sicherheitsrisiken.
Tech Stack
- LLM (ChatGPT / Gemini / Claude / MS Copilot)
- Tabellen (MS Excel / Google Sheets / Airtable / Notion)
- Automatisierungstool (N8N / MS Power Automate / Zapier / Make)
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