Branchenlösung für Metall

Metallteilefertigung – Anlaufphasen ohne
Ausschusskaskade.

P-Fehler und Q-Fehler sauber trennen. Ursachen in Minuten statt Stunden finden. On-Premise – Ihre Daten bleiben in Ihrer Anlage.

  • Inline-Prozesskontrolle
  • P-/Q-Fehler-Trennung
  • In 24h einsatzbereit
Demo vereinbaren Anwendungsfälle ansehen
Symbolbild – KI-generiert
Herausforderungen in der Metall-Branche

Werkzeugwechsel, Produktanlauf, Parameteränderung – und schon steigt der Ausschuss.

In der Metallverarbeitung entsteht Ausschuss häufig nicht durch Materialfehler, sondern durch Prüffehler: Ein falsch eingestellter Prüfparameter, ein Bedienerwechsel, ein neuer Werkzeugeinsatz. Wer nicht zwischen P-Fehlern (Prozess) und Q-Fehlern (Prüfstrategie) unterscheiden kann, kämpft gegen das falsche Problem.

Ausschusskaskaden in Anlaufphasen

Bei jedem Produktwechsel oder Ramp-up steigt der NIO-Anteil – oft ohne klare Ursache.

Auswirkung Ausschuss

P-Fehler und Q-Fehler werden nicht unterschieden

Prüffehler werden als Prozessfehler behandelt – der echte Auslöser bleibt unentdeckt.

Auswirkung Fehlklassifikation

Ursachenanalyse dauert Stunden bis Tage

Verteilt gespeicherte Prüfbilder, fehlende Zeitstempel und manuelle 8D-Auswertungen bremsen die Reaktion.

Auswirkung Ausschuss

Fehlende Inline-Rückkopplung bei Parameteränderungen

Änderungen an Kalibrierung oder Werkzeug schlagen sich verzögert in der Prüfstatistik nieder.

Auswirkung Integrationsaufwand
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„Wir hatten nach jedem Werkzeugwechsel denselben Anstieg im Ausschuss – und wussten nie, ob wir ein Prozess- oder ein Prüfproblem vor uns haben. visionKit hat uns zum ersten Mal gezeigt, wie groß der Anteil der Q-Fehler wirklich war. Das hat unsere Ursachenanalyse komplett verändert.“
QUALITÄTSLEITER, MITTELSTÄNDISCHER PRÄZISIONSTEILE-FERTIGER

visionKit – entwickelt für die Realität der Metallverarbeitung.

visionKit wurde in Metallverarbeitungs-Produktionsumgebungen eingesetzt und ist auf die Anforderungen der Inline-Prozesskontrolle ausgelegt. Die Trennung von P- und Q-Fehlern ist in der Plattform strukturell verankert – nicht als nachträgliches Auswertungsfeature, sondern als zentrales Analyseprinzip.

  • P-Fehler und Q-Fehler automatisch trennen: Ist der Fehler im Prozess oder in der Prüfstrategie?
  • Inline-Prozesskontrolle mit Echtzeit-Rückkopplung bei Werkzeugwechsel und Parameteränderung
  • Ursachenanalyse in Minuten: zentrale Bildarchivierung mit Zeitstempel und Prüfparameter-Zuordnung
  • Integration in bestehende Cognex In-Sight- und Orchestra-Systeme – kein Hardware-Tausch nötig
  • VDA-6.3-konforme, revisionssichere Dokumentation aller Prüfergebnisse
  • Shadow Mode: neue Erkennungsmodelle testen, bevor sie in die laufende Serie eingreifen
Daten Labeling
Daten Labeling

Regulatorische Anforderungen in der Metallfertigung.

Neben VDA 6.3 als etabliertem Qualitätsstandard entlang der Automotive-Zulieferkette erhöhen die EU-Maschinenverordnung und der Cyber Resilience Act die Anforderungen an Dokumentation und Systemsicherheit – besonders bei Retrofit-Projekten, Werkzeugwechseln und zunehmend vernetzten Prüf- und Anlagensystemen. visionKit unterstützt Sie dabei, diese Anforderungen mit auditfähiger Dokumentation, nachvollziehbaren KI-Entscheidungen und lückenloser Rückverfolgbarkeit zu erfüllen – ohne zusätzlichen Prozessaufwand in Ihrer laufenden Fertigung.

Gilt ab 20.01.2027

EU-Maschinenverordnung Verordnung (EU) 2023/1230

Gerade bei Retrofit-Projekten und Werkzeugwechseln mit softwarebasierter Prozessüberwachung werden Risikobeurteilung und KI-Nachvollziehbarkeit ab 2027 erstmals verbindlich geregelt.

  • Historische Qualitätsdaten als Nachweis bei Retrofit-Projekten
  • Nachvollziehbare KI-Entscheidungen je Prüfschritt
Regulatorik-Details ansehen
Meldepflichten ab 11.09.2026

Cyber Resilience Act Verordnung (EU) 2024/2847

Mit zunehmender Vernetzung von Prüf- und Anlagensystemen – etwa bei der Integration bestehender Kamerasysteme – rückt eine transparente, dokumentierte Systemarchitektur in den Fokus der EU-Cybersicherheitsanforderungen.

  • Dokumentierte, transparente Systemarchitektur
  • Nachvollziehbare Software- und Modell-Updates
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METALL

Unterscheidung von P- und Q-Fehlern in der Metallteilefertigung

Mit visionKit trennt der Hersteller P- und Q-Fehler erstmals klar, reduziert Ausschuss und Produktionsstopps deutlich und erreicht schnelle Prozessstabilität nach Produktwechseln. Die KI-gestützte Bildanalyse schafft Transparenz in der Fehlerursache – für bis zu 40 % weniger Ausschuss und signifikant geringere Anlaufzeiten.

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