Branchenlösung für Automotive

Automotive-Qualitätsprüfung –
Null-Fehler-Toleranz, ohne neue Hardware.

Auditkonforme Dokumentation. Automatische Fehlererkennung. On-Premise – Ihre Daten bleiben bei Ihnen.

  • End-of-Line-Prüfung
  • ISO-9001-konforme Dokumentation
  • In 24h einsatzbereit
Demo vereinbaren Anwendungsfälle ansehen
Symbolbild – KI-generiert
Herausforderungen in der Automotive-Branche

Die Qualitätsanforderungen in der Automobilindustrie sind anspruchsvoll – und sie steigen.

Null-Fehler-Toleranz ist in der Automotive-Fertigung kein Ziel, sondern eine Voraussetzung. Sicherheitsrelevante Teile dürfen keine Fehler enthalten. Fehlklassifikationen erzeugen Rückrufkosten, die Ihre gesamte Jahresrechnung verändern können.

Mikrorisse und Lunker an Sicherheitsteilen

Regelbasierte Systeme erkennen nur bekannte Muster – neue Fehlerklassen passieren unbemerkt.

Auswirkung Ausschuss

Lückenhafte PPAP- und Audit-Dokumentation

Manuelle Dokumentation kostet Zeit und erhöht das Audit-Risiko.

Auswirkung Fehlklassifikation

Schichtabhängige Prüfentscheidungen

Inkonsistente Ergebnisse zwischen Schichten und Prüfern.

Auswirkung Ausschuss

Rückrufrisiko bei Serienfehlern

Ein unerkanntes Fehlermuster kann einen kompletten Serienrückruf auslösen.

Auswirkung Rückrufkosten
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„Mit visionKit konnten wir die Erkennungsrate von Mikrorissen in der Getriebegehäusefertigung um 94% steigern, ohne eine einzige bestehende Kamera ersetzen zu müssen. Ein echter Gamechanger für unsere Qualitätssicherung.“
QUALITÄTSLEITER, GLOBAL TIER-1 SUPPLIER

visionKit – entwickelt für die Anforderungen der Automotive-Fertigung.

Unsere KI-Lösungen erfüllen höchste Sicherheitsstandards. Durch die TISAX®-Zertifizierung garantieren wir maximale Datensicherheit und Vertraulichkeit in der Zusammenarbeit mit Automobilherstellern.

  • Automatische Fehlererkennung in Echtzeit (< 50 ms)
  • IATF 16949-konforme Protokollierung aller Prüfentscheidungen
  • P- und Q-Fehler-Trennung für präzise Prozessoptimierung
  • Shadow Mode: Validierung der KI parallel zum Bestandssystem
  • Integration in bestehende SPS (Siemens, Beckhoff etc.)
  • Vollständige TISAX®-Zertifizierung
Dashboard
Dashboard

Regulatorische Anforderungen in der Automotive-Fertigung.

Als Automotive-Zulieferer stehen Sie nicht nur unter dem etablierten Qualitätsdruck der IATF 16949 – neue EU-Verordnungen wie die Maschinenverordnung und der Cyber Resilience Act erhöhen zusätzlich die Anforderungen an Dokumentation, KI-Nachvollziehbarkeit und Systemsicherheit. visionKit unterstützt Sie dabei, diese Anforderungen mit auditfähiger Dokumentation, nachvollziehbaren KI-Entscheidungen und lückenloser Rückverfolgbarkeit zu erfüllen – ohne zusätzlichen Prozessaufwand in Ihrer laufenden Fertigung.

Etablierter Industriestandard

IATF 16949 Weltweiter QM-Standard der Automobilindustrie

Der zentrale Qualitätsmanagementstandard entlang der gesamten Automotive-Lieferkette – mit hohen Anforderungen an Rückverfolgbarkeit, Fehlervermeidung und stabile Serienprozesse.

  • Lückenlose Rückverfolgbarkeit je Serie und Charge
  • Fehlerklassifizierung & Trendanalysen
Regulatorik-Details ansehen
Gilt ab 20.01.2027

EU-Maschinenverordnung Verordnung (EU) 2023/1230

Für Automotive-Zulieferer mit softwarebasierten Sicherheitsfunktionen werden Risikobeurteilung und KI-Nachvollziehbarkeit ab 2027 erstmals verbindlich geregelt.

  • Nachvollziehbare KI-Entscheidungen je Prüfschritt
  • Auditfähige, revisionssichere Prüfprotokolle
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Meldepflichten ab 11.09.2026

Cyber Resilience Act Verordnung (EU) 2024/2847

Vernetzte Prüf- und Steuerungssysteme in der Serienfertigung rücken in den Fokus der EU-Cybersicherheit – vergleichbar zu den softwarebezogenen Anforderungen aus UN ECE R155/R156.

  • Dokumentierte, transparente Systemarchitektur
  • Nachvollziehbare Software- und Modell-Updates
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AUTOMOTIVE / MASCHINENBAU

Hydraulikventile: ROI in 9 Monaten

Durch die Implementierung von visionKit konnte die Ausschussrate bei der Endkontrolle von Präzisions- Hydraulikventilen um 80 % reduziert werden. Die Lösung amortisierte sich in weniger als einem Jahr.

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