FlexSpect.AI

Projektbeschreibung

FlexSpect.AI adressiert eine zentrale Herausforderung von Industrie 4.0: die zuverlässige, automatisierte visuelle Qualitätsprüfung (AVQI) in der flexiblen Produktion. Für hochwertige Waren in der Verpackungs-, Kunststoff- oder Druckindustrie ist eine präzise Qualitätskontrolle unverzichtbar. In der Praxis sind bestehende Systeme jedoch häufig teuer, aufwendig zu konfigurieren und stark von menschlicher Expertise abhängig. Das führt zu langen Einrichtungszeiten, hoher Fehleranfälligkeit, unnötiger Ausschussproduktion und erhöhtem Energieverbrauch.

Ein wesentlicher Grund: Maschinen „sehen“ Qualität nicht wie Menschen. Klassische Bildverarbeitung und KI-Modelle benötigen große Mengen an Trainingsdaten und sind empfindlich gegenüber Produktwechseln, neuen Designs oder geänderten Materialien. Gleichzeitig bringen menschliche Prüfer:innen subjektive Bewertungen, Ermüdung und inkonsistente Entscheidungen mit sich. FlexSpect.AI setzt genau hier an und entwickelt ein KI-gestütztes System, das menschliche ästhetische Wahrnehmung in eine robuste, quantifizierbare Technologie für die automatische Qualitätskontrolle übersetzt – schneller, stabiler und ressourcenschonender.

Projektziele und technische Innovation

Ziel von FlexSpect.AI ist die Entwicklung einer neuen Generation von Systemen zur automatisierten visuellen Qualitätsprüfung, die den menschlichen Aufwand drastisch reduziert und sich schnell an neue Produkte und Designs anpassen lässt.

Kerninnovationen sind:

• Human Aesthetic Perception Module: Ein Modul, das die subjektive, menschliche Qualitätsbeurteilung in messbare Parameter überführt. Dadurch wird „optische Qualität“ – etwa Druckbild, Farbe, Oberflächenanmutung – für KI-Algorithmen konsistent erfassbar.
• Robustes Domänenanpassungs- und Transfer-Learning-Konzept: Vorhandene Daten werden intelligent wiederverwendet, statt jedes Mal bei null zu beginnen. Der Ansatz adressiert alle wesentlichen Faktoren des Transferlernens: wechselnde Quelldomänen (z. B. neue Materialien, Designs), veränderte Distanzmaße und die Optimierung von Hyperparametern.
• Active Learning zur Reduktion menschlicher Interaktion: Das System fragt nur in wirklich kritischen Fällen nach menschlicher Einschätzung. So werden Labeling-Aufwand und Rüstzeiten minimiert, während das Modell kontinuierlich besser wird.

Die Praxistauglichkeit wird in zwei Proof-of-Concept-Anwendungen demonstriert: Hochgeschwindigkeitsdruck von Verpackungsmaterial und Kunststoffformung von 3D-Teilen. Zusätzlich entstehen Best-Practice-Leitlinien, um FlexSpect.AI auch in andere Branchen zu übertragen.

KI-basierte Qualitätsprüfung: Weniger Ausschuss, mehr Effizienz

• Für Produktionsbetriebe: FlexSpect.AI senkt den Aufwand für Einrichtung und Anpassung von AVQI-Systemen bei Produktwechseln deutlich. Das robuste Transfer-Learning reduziert Stillstandszeiten, erhöht die Prozessstabilität und verringert Ausschuss und Ressourcenverschwendung.
• Für Qualität & Energieeffizienz: Konstante, objektive Qualitätsentscheidungen unabhängig von Schicht, Person oder Ermüdung verbessern die Produktqualität und nutzen Material, Energie und Maschinenkapazitäten effizienter.
• Für Industrie 4.0 & KI in der Produktion: Das Projekt liefert ein übertragbares Referenzkonzept für „Quality AI“, das in unterschiedlichste Branchen integrierbar ist – von Verpackungs- und Kunststoffindustrie bis hin zu anderen Bereichen der diskreten Fertigung.

Koordiniert von PROFACTOR GmbH und gemeinsam mit dem Software Competence Center Hagenberg, adapa Holding GesmbH und Greiner Packaging International GmbH zeigt FlexSpect.AI, wie fortschrittliche KI, Transfer Learning und Active Learning die automatisierte visuelle Qualitätsprüfung in der smarten Fabrik der Zukunft neu definieren.