KI ist in vielen Bereichen bereits selbstverständlich, in der industriellen Qualitätssicherung steht ihre breite Nutzung dagegen noch am Anfang. Die Experten der Podiumsdiskussion unterscheiden dabei deutlich zwischen allgemeinen Anwendungen und technisch anspruchsvollen Prozessen. Während KI etwa bei Geschäftsprozessen bereits erhebliche Effizienzgewinne ermöglicht, stellen Qualitätssicherung, Messtechnik und visuelle Inspektion höhere Anforderungen an Daten, Validierung und Rückführbarkeit. Ein zentrales Problem ist die Datenbasis. Für viele industrielle Anwendungen fehlen historische Daten oder sie liegen nicht in einer ausreichend strukturierten Form vor. Ohne geeignete Daten lässt sich ein KI-Modell nur eingeschränkt trainieren und validieren. Gleichzeitig steigt der praktische Nutzen insbesondere dort, wo große Datenmengen ausgewertet, Muster erkannt oder bislang manuell durchgeführte Prüfungen automatisiert werden können. Gerade in der visuellen Inspektion entstehen dadurch neue Möglichkeiten für Segmentierung, Klassifizierung und Anomalieerkennung.
Effizienzgewinne in unterschiedlichen Bereichen
Die Einsatzfelder der KI sind bereits vielfältig. In der Messtechnik kommen Machine-Learning-Verfahren unter anderem für statistische Auswertungen und die Berechnung von Fähigkeitskennwerten zum Einsatz. Ein weiterer Ansatz ist die Verknüpfung von Prozess- und Qualitätsdaten. Werden Messmerkmale mit den zugehörigen Maschinenparametern kombiniert, können Korrelationen erkannt und daraus Rückschlüsse auf Prozesse gezogen werden. Perspektivisch könnte sich dadurch der Messaufwand reduzieren, etwa bei Stichproben oder Prüfintervallen. Auch bei Robotik und visueller Prüfung wird KI bereits genutzt. In der Software können Roboterfahrpläne optimiert und Programmieraufwände reduziert werden. Bei der Bildverarbeitung geht es zunehmend um Segmentierung, Klassifizierung und die automatische Erkennung von Fehlern und Oberflächenabweichungen. Anwender interessieren sich dabei besonders für Systeme, mit denen sich bisher manuell ausgeführte Prüfungen automatisieren lassen. Ein weiteres Einsatzfeld liegt in Auditierung und Qualitätsmanagement. KI kann vorhandenes Unternehmenswissen nutzen, um Maßnahmen vorzuschlagen oder umfangreiche Auditberichte zusammenzufassen. Damit geht es zunächst weniger um spektakuläre autonome Systeme als um konkrete Produktivitätsgewinne. Ein langfristiger Ansatz ist die Nutzung des unternehmensweiten Wissens, um beispielsweise wiederkehrende Aufgaben effizienter zu bearbeiten.
Mensch bleibt Teil der Bewertung
Trotz der Fortschritte besteht Konsens darüber, dass KI-Ergebnisse in der Qualitätssicherung weiterhin überprüft werden müssen. Gerade bei probabilistischen Verfahren lässt sich eine hundertprozentige Sicherheit nicht garantieren. Die Experten sehen deshalb den Menschen zumindest heute noch als wichtigen Bestandteil des Prüfprozesses. Das gilt besonders dort, wo Fehler gravierende Folgen haben können. Dabei ist die Fehlersituation vergleichbar mit klassischen menschlichen Prüfprozessen. Auch Menschen machen Fehler. Entscheidend ist deshalb die Gestaltung des Prozesses. Das Vier-Augen-Prinzip lässt sich ebenso auf KI übertragen, indem Ergebnisse beispielsweise durch eine zweite Instanz oder ein weiteres Modell geprüft werden. Welche Prüftiefe erforderlich ist, hängt vom jeweiligen Risiko ab. Bei besonders kritischen Anwendungen sind zusätzliche Kontrollen notwendig. Besondere Bedeutung hat die Rückführbarkeit in der Messtechnik. KI kann Bilder verbessern und Ergebnisse optisch plausibler erscheinen lassen, ohne die Messung tatsächlich genauer zu machen. Gerade bei Computertomografie besteht die Gefahr, dass ein KI-Verfahren Artefakte korrigiert oder Bilder verbessert, dabei aber relevante Informationen verändert. Für eine qualifizierte Messung muss daher sichergestellt werden, dass das Ergebnis weiterhin korrekt und rückführbar bleibt.
Daten sind die Grundlage
Eine wesentliche Voraussetzung für den erfolgreichen KI-Einsatz ist eine strukturierte Datenbasis. Viele industrielle Anwendungen verfügen noch nicht über ausreichend historische Daten, um Modelle zuverlässig zu trainieren. Gleichzeitig reichen große Datenmengen allein nicht aus. Die Informationen müssen so strukturiert sein, dass sie im richtigen Kontext interpretiert werden können. Die Experten betonen deshalb, dass Unternehmen ihre Daten möglichst früh strukturiert erfassen sollten. Unstrukturierte Informationen erschweren Training und Auswertung erheblich. Entsprechend wird die Qualität der Daten zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Wer seine Datenbestände systematisch aufbaut, schafft zugleich die Grundlage für spätere KI-Anwendungen. Hinzu kommt die Frage der Verfügbarkeit sensibler Daten. Zeichnungen, CAD-Daten oder Produktionsinformationen stehen externen Dienstleistern häufig nicht in ausreichendem Umfang zur Verfügung. Deshalb werden zunehmend lokale Trainingsansätze verfolgt. Unternehmen trainieren Modelle auf eigenen Daten innerhalb der eigenen Infrastruktur, sodass sensible Informationen das Unternehmen nicht verlassen. Gerade für größere Firmen bietet dieses Vorgehen Vorteile bei Datenschutz und Datensicherheit.
Synthetische Daten gewinnen an Bedeutung
Wo reale Fehlerdaten fehlen, können synthetische Daten eine wichtige Ergänzung darstellen. Ein Beispiel ist die Simulation in der Computertomografie. Aus CAD-Modellen lassen sich gezielt Fehler erzeugen, daraus Röntgenbilder simulieren und anschließend entsprechende Datensätze für das Training generieren. Auf diese Weise lassen sich auch seltene oder schwer reproduzierbare Fehlerfälle abbilden. Die Methode ist allerdings aufwendig und setzt entsprechendes Fachwissen voraus. Synthetische Daten können die reale Produktion daher ergänzen, aber nicht automatisch ersetzen. Gerade bei komplexen industriellen Anwendungen bleibt die Frage entscheidend, wie realitätsnah die erzeugten Daten das tatsächliche Verhalten des Prozesses abbilden.
Veränderte Aufgaben und Qualifikationen
Mit zunehmender Automatisierung verändert sich auch die Rolle des Anwenders. Einfache Tätigkeiten könnten stärker automatisiert werden, während die Kontrolle und Bewertung der Ergebnisse an Bedeutung gewinnt. Daraus ergibt sich die Frage, wie ausreichend qualifizierte Fachkräfte für diese Aufgaben gewonnen und ausgebildet werden können. Die Diskussion zeigt dabei ein Spannungsfeld: KI kann gerade für weniger erfahrene Anwender den Zugang zu komplexen Systemen vereinfachen. Gleichzeitig bleibt Fachwissen erforderlich, um Ergebnisse beurteilen und Fehler erkennen zu können. Damit verschiebt sich die Tätigkeit vom reinen Bedienen einer Maschine zunehmend hin zur Interpretation von Ergebnissen und zur Prozesssteuerung. Auch Berufsbilder dürften sich verändern. Die klassische Trennung zwischen IT-Kompetenz und Fachwissen wird zunehmend problematisch. Gesucht werden Mitarbeiter, die sowohl Prozesse verstehen als auch mit Daten, Software und KI-Systemen umgehen können. Genau diese Kombination ist derzeit noch schwer zu finden.
KI für einfachere Bedienung
Parallel dazu kann KI die Bedienung komplexer Messtechnik vereinfachen. Bei Koordinatenmessgeräten wurde als Perspektive beschrieben, dass künftig eine Handskizze oder ein Bauteilbild ausreichen könnte, um Messmerkmale und Parameter automatisch abzuleiten. Damit sinkt die Einstiegshürde, während die eigentliche technische Komplexität im Hintergrund bleibt. Diese Entwicklung kann insbesondere dort helfen, wo Fachkräfte fehlen. Sie ersetzt jedoch nicht das notwendige Verständnis für die Prozesse und Messaufgaben. Auch einfach bedienbare Systeme müssen von Experten entwickelt, überwacht und qualifiziert werden.
Strategisches Thema Ausbildung
Die Verbindung von KI und industriellem Fachwissen wird zu einer zentralen Qualifikationsfrage. Reine Softwarekompetenz reicht für viele Anwendungen nicht aus. Ebenso genügt klassisches Qualitätswissen allein nicht, wenn Datenmodelle und KI-Systeme entwickelt oder bewertet werden sollen. Die Experten sehen deshalb Bedarf an neuen Ausbildungswegen, die Prozessverständnis, Qualitätssicherung und KI miteinander verbinden. Die Diskussion beginnt dabei bereits in Schule und Hochschule. Gleichzeitig müssen Unternehmen vorhandene Mitarbeiter durch Schulungen und praktische Anwendung an die neuen Werkzeuge heranführen.
Fazit & Ausblick
Für die kommenden Jahre erwarten die Teilnehmer deutliche technische Fortschritte. Gleichzeitig dürfte die Entwicklung stark davon abhängen, ob Unternehmen eigene Projekte starten und ausreichend Daten für Validierung und praktische Erfahrungen bereitstellen. Entscheidend wird sein, Vertrauen in die Systeme aufzubauen und die Ergebnisse nachvollziehbar zu bewerten. Technologisch wird KI voraussichtlich weiter in industrielle Software und Prüfprozesse vordringen. Gesellschaftlich dürfte die Entwicklung anspruchsvoller werden. Neben möglicher KI-Müdigkeit und wachsender Skepsis geht es auch um die Frage, wie Mitarbeiter und Unternehmen mit der Geschwindigkeit der Veränderung umgehen. Die Technik entwickelt sich schneller, als klassische Ausbildungs- und Organisationsstrukturen darauf reagieren können.
