Quality Engineering 02.2024

Bild: CAQ
Florian Schwarz, CAQ,
sieht eine steigende
Nachfrage nach vorkonfigurierten
Lösungen
und Software as a
Service (SaaS).
Bild: Fabasoft Approve
Andreas Dangl,
Fabasoft: Cloud-native
CAQ-Software und
Daten-Ökosysteme, die
auf offenen Standards
basieren, bieten der
Qualitätssicherung
große Vorteile.
„Das Ziel muss eine ganzheitliche Sicht auf Qualität
sein“, zeichnet Andreas Dangl, Geschäftsführer
von Fabasoft Approve, das Gesamtbild. Eine wichtige
Entwicklung sei dabei die Weiterführung von Maschinendaten
in die Cloud, wo die Informationen direkt
in Qualitätsprozesse eingespeist werden.
„Cloud-native CAQ-Software und Daten-Ökosysteme,
die auf offenen Standards basieren, bieten der
Qualitätssicherung in Industrieunternehmen große
Vorteile: Sie lassen sich optimal in existierende IT-
Landschaften einbinden und können Informationen
aus unterschiedlichen Systemen vernetzen.“ Mit mobilen
Endgeräten seien sie zudem ortsunabhängig
auch auf dem Shopfloor bedienbar.
Dabei eröffnen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles
Lernen große Möglichkeiten. „In der Qualitätssicherung
hängen Abweichungen von den Sollspezifikationen
außerhalb des Toleranzbereichs oft
mit systematischen Ursachen zusammen“, sagt Dr.
Heinrich Steger, Leitung Strategisches Produktmarketing
bei Polytec. Die Integration von KI-Algorithmen
biete hier ein enormes Potenzial zur Analyse
großer Datenmengen aus Messungen, um Muster zu
identifizieren und Abweichungen zu erkennen.
In der Messtechnik beschränke sich der Einsatz von
KI allerdings mehr oder weniger noch auf die Bildverarbeitung,
merkt Urban Muraus, Geschäftsführer von
Bruker Alicona, an. „Als Zukunftstrend sehe ich vor
allem, dass die Messplanung enorm von künstlicher
Intelligenz profitieren wird.“
KI erweitert die Möglichkeiten
der Qualitätssicherung
Dass die Qualitätssicherung stark von den Entwicklungen
im Bereich der KI beeinflusst wird, glaubt
auch Isabella Drolz, Vice President Product Marketing,
Comet Yxlon. „Die Hardware wird immer besser,
gerade in der Röntgentechnologie. Das ermöglicht es
uns, in kleinere und komplexere Teile hineinzusehen
als je zuvor.“ Es bedürfe jedoch innovativer Softwarelösungen,
um diese Fortschritte für den
menschlichen Benutzer sichtbar oder effektiv zu machen.
Künstliche Intelligenz und Deep Learning trieben
diese Entwicklung voran und arbeiteten im Hintergrund,
um Bilder zu verbessern, komplexe Teile zu
segmentieren, winzige Defekte zu identifizieren oder
Materialeigenschaften automatisch zu kategorisieren
und zu kennzeichnen.
Karl-Jürgen Lenz, Geschäftsführer von OGP Messtechnik,
weist auf einen weiteren großen Trend in der
Zukunft. Gestalten.
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