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Bilderkennungssysteme Fallstudie

Warum ein Autozulieferer jetzt 94% aller Defekte vor Auslieferung findet

Automatisierte Qualitätskontrolle verhindert kostspielige Rückrufe

Julia Schneider 30.03.26 361 79

Ein Hersteller von Bremskomponenten hatte ein Qualitätsproblem. Fünf von 1.000 Teilen gelangten mit Mikrorissen in die Auslieferung. Jeder Rückruf kostete durchschnittlich 45.000 Euro.

Vorher: Mitarbeiter prüften jedes Teil visuell

Drei Mitarbeiter kontrollierten täglich 2.400 Teile mit bloßem Auge und Lupe. Bei Ermüdung oder schlechtem Licht entgingen ihnen winzige Risse oder Einschlüsse. Die Fehlerquote schwankte erheblich.

Wie funktioniert industrielle Bilderkennung?

Hochauflösende Kameras mit speziellem Licht fotografieren jedes Teil. Algorithmen analysieren Oberflächenstrukturen auf Pixelebene und erkennen Abweichungen von 0,05 Millimetern. Das System lernt aus Fehlerdatenbanken ständig dazu.

Nachher: Kameras finden selbst kleinste Abweichungen

Die Erkennungsrate stieg auf 94%. Prüfgeschwindigkeit verdreifachte sich auf 7.200 Teile täglich. Rückrufe sanken um 78%, was jährlich 340.000 Euro spart. Die drei Prüfer arbeiten jetzt in der Prozessoptimierung und analysieren Fehlermuster.

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