Lösung für weniger Ausschuss

Jedes fehlerhafte Teil, das die Linie verlässt, kostet mehr als seinen Produktionswert.

Late-Detection multipliziert die Kosten – visionKit erkennt Fehler dort, wo sie entstehen.

Symbolbild – KI-generiert
Bis zu 0% weniger Ausschuss
Problem

Warum ist Ausschuss in der Praxis so teuer?

Ein Ausschussteil hat nicht nur seinen eigenen Fertigungswert verloren. Es hat Maschinenzeit, Materialkosten, Energieeinsatz und Prüfaufwand verbraucht – und wenn es erst am Ende der Linie oder beim Kunden auffällt, kommen Nacharbeit, Rückruflogistik und Reputationsschaden dazu.

Die eigentliche Gefahr ist die Verzögerung zwischen Entstehung und Entdeckung eines Fehlers. Regelbasierte Prüfsysteme erkennen nur das, wofür sie explizit entwickelt wurden. Neue Fehlerklassen, veränderte Materialchargen oder veränderte Prozessparameter passieren sie unbemerkt.

Faktor Auswirkung
Manuelle Prüfung durch Fachkräfte Hohe Personalkosten, schichtabhängige Qualität
Späte Erkennung am Linienende Fehler laufen durch, bis sie als Serie sichtbar werden
Fehlende Fehlerklassifikation Ursachen unklar – Fehlerwiederholung wahrscheinlich
Keine Traceability Rückruf ohne Datenbasis – maximaler Schaden
Shadow Mode

visionKit startet neben Ihrer laufenden Produktion – nicht statt ihr.

Der Shadow Mode von visionKit ermöglicht es, das KI-Modell parallel zur bestehenden Prüflinie laufen zu lassen. visionKit beobachtet, bewertet und dokumentiert – greift aber nicht ein. Ihr laufender Prüfprozess bleibt unverändert.

In dieser Phase sammeln Sie echte Leistungsdaten: Wie viele Fehler erkennt visionKit, die Ihr bisheriges System übersehen hat? Wie hoch wäre die neue Erkennungsrate? Wie viel Ausschuss hätte verhindert werden können?

Nach der Shadow-Phase entscheiden Sie auf Basis messbarer Daten – nicht auf Basis von Versprechen.

Ablaufdiagramm: Bisherige Prüfung im Vergleich zum visionKit Shadow Mode, der parallel und ohne Eingriff KI-basierte Prüfergebnisse erfasst

Was sich ändert – messbar

Vor visionKit
Mit visionKit
Fehlererkennung
Manuell, schichtabhängig
Automatisch, 24/7, konsistent
Neue Fehlerklassen
Abhängig von Expertenwissen
KI erkennt auch unbekannte Muster
Ausschussquote
5–15 % (branchenabhängig)
Reduktion um bis zu 30 %
Dokumentation
Lückenhaft oder manuell
Revisionssicher, automatisch
Reaktion bei Fehlerserien
Stunden bis Schichten
Echtzeit-Alert
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