Lösung für weniger Fehlklassifikationen
NIO ist nicht gleich NIO – aber Ihr Prüfsystem behandelt alles gleich.
Falsch klassifizierte Teile erzeugen unnötige Stopps, falsch gesperrte Chargen und lückenhafte Audit-Dokumentation. visionKit unterscheidet systematisch.
Symbolbild – KI-generiertP-Fehler oder Q-Fehler? Die Antwort entscheidet über Ihren nächsten Schritt.
Wenn NIO-Teile auftauchen, ist die entscheidende Frage: Liegt der Fehler im Produktionsprozess – oder im Prüfprozess? Diese Unterscheidung klingt akademisch, hat aber direkte operative Konsequenzen.
P-Fehler (Process)
Reale Abweichung im Fertigungsprozess (Verschleiß, falsche Parameter).
Prozess-Stopp, Werkzeugwechsel, Nacharbeit am Bauteil.
Plötzlicher Anstieg der Fehlerrate an einer spezifischen Station.
Q-Fehler (Quality)
Fehlentscheidung des Prüfsystems (Beleuchtungsschwankung, Pseudofehler).
Validierung des Kamerasystems, Anpassung der KI-Schwellenwerte.
Hohe Varianz in der Erkennung trotz stabiler Prozessparameter.
„Wer P- und Q-Fehler nicht trennt, behebt die falsche Ursache – oder behebt gar keine.“
Keine Black Box. Jede Prüfentscheidung ist begründet.
Automatische Freigabe
Confidence ≥ 80%. System entscheidet autark und protokolliert den Datensatz für das Audit.
Review-Queue
Confidence 50-80%. Ein Werker validiert die AI-Entscheidung direkt am Terminal.
Nachprüfung / Sperrung
Confidence < 50%. Sofortige Ausschleusung und Benachrichtigung der Schichtleitung.
- Automatische Freigabe ≥ 80%
- Review-Queue 50–80%
- Nachprüfung / Sperrung < 50%
Audit-Vorbereitung in Minuten statt in Tagen.
Unsere automatische Klassifizierung erstellt pro Bauteil eine lückenlose Historie. So erfüllen Sie die strengsten Industrie-Normen auf Knopfdruck.
- Volle Konformität mit IATF 16949 Anforderungen
- Digitaler Nachweis gemäß VDA 6.3
- Revisionssichere Archivierung der Bilddaten
- Exportierbare Fehlermatrix für Kunden-Audits
