visionKit Feature – Fehlerkatalog Hero
KI-Plattform für optische Qualitätssicherung

Fehlerkatalog – Fehler systematisch erfassen & analysieren

Einheitliche Fehlerdefinitionen für vergleichbare Bewertungen –
strukturiert, klassifiziert, auswertbar und kontinuierlich optimierbar.

visionKit – Fehlerkatalog

Fehlerkatalog im Überblick

Der Fehlerkatalog ist die gemeinsame Sprache für alle Beteiligten in der Qualitätssicherung. Fehlerklassen werden zentral definiert, einheitlich bezeichnet und systemweit angewendet – für manuelle Bewertungen, KI-Modelle und automatisierte Prüfprozesse gleichermaßen. Das schafft vergleichbare, nachvollziehbare Qualitätsentscheidungen über alle Prüfstationen hinweg.

Fehlerdefinitionen, die im gesamten System gelten.

Wie der Fehlerkatalog aus einzelnen Definitionen eine einheitliche Bewertungsgrundlage für alle Prüfprozesse macht – von der strukturierten Erfassung über die systemweite Anwendung bis zur datenbasierten Qualitätsoptimierung.

Was Sie gewinnen

In der industriellen Qualitätsprüfung entstehen Interpretationsspielräume dort, wo Fehlerdefinitionen fehlen oder inkonsistent sind. Der Fehlerkatalog von visionKit beseitigt diese Unschärfe: Alle Fehlerklassen werden einmalig definiert und gelten systemweit – für Prüfer, Maschinen und KI-Modelle gleichermaßen.
Einheitliche Bewertungsgrundlage

Einheitliche Bewertungsgrundlage

Alle Prüfer, alle Systeme, alle Standorte arbeiten mit denselben Fehlerdefinitionen. Interpretationsspielräume werden eliminiert – Qualitätsentscheidungen werden konsistent und vergleichbar.

Schnellere Fehleranalyse

Schnellere Fehleranalyse

Gezielte Auswertungen nach Fehlerklassen zeigen Muster und Häufungen auf einen Blick. Optimierungsmaßnahmen lassen sich datenbasiert priorisieren und gezielt einleiten.

Wachsender Wissensspeicher

Wachsender Wissensspeicher

Neue Fehlerklassen können jederzeit ergänzt, bestehende Definitionen angepasst werden. Der Katalog entwickelt sich mit Ihren Anforderungen – und wird mit jeder Erfahrung präziser.

Technische Details

Der Fehlerkatalog von visionKit ist vollständig flexibel konfigurierbar – ohne Entwickleraufwand. Fehlerklassen lassen sich unbegrenzt definieren, mit Beispielbildern hinterlegen und direkt in KI-Modelle überführen. Alle Auswertungen bleiben filterbar und stehen systemübergreifend zur Verfügung.
Eigenschaft Wert
Fehlerklassen Unbegrenzt, frei definierbar
Beispielbilder pro Klasse Ja – mehrere Bilder möglich
Auswertung Filterbar nach Klasse, Zeitraum, System
KI-Integration Fehlerdefinitionen fließen direkt in Modell-Training ein