Maschine Learning Engineering und Data Science für die Prozesskontrolle

Klassifizierung

Neuronale Netze ermöglichen es, Muster in Bildern und umfangreichen Datensätzen zuverlässig zu erkennen. Typische industrielle Anwendungen sind Klassifikationsaufgaben, etwa Bauteile automatisch als iO (in Ordnung) oder niO (nicht in Ordnung) zu klassifizieren. Neben der Gut-/Schlecht-Erkennung können neuronale Netze auch Bauteilvarianten unterscheiden oder Oberflächenzustände bewerten – schnell, reproduzierbar und objektiv.

Dabei stehen Zeit- und Qualitätsgewinn im Fokus: Prüfprozesse werden beschleunigt, menschliche Fehler werden reduziert und die gewonnen Daten stehen unmittelbar für weitere Auswertungen zur Verfügung.

Objekterkennung

Objekterkennung mit neuronalen Netzen ermöglicht die automatische Identifikation und Lokalisierung von Bauteilen, Strukturen oder Defekten in Bilddaten.
Im Gegensatz zu klassischer Bildverarbeitung basiert sie nicht auf starren Regeln oder Schwellenwerten. Das neuronale Netz nutzt gelernte Merkmale, welche es während des Trainings selbstständig erkannt hat.
So kann ein Modell nicht nur einzelne Objekte detektieren, sondern auch mehrere Komponenten gleichzeitig erkennen, zählen oder positionsgenau markieren – etwa Schrauben, Lötstellen, Etiketten oder fehlerhafte Oberflächen.

Erkennung von 3 Muttern auf einem rostigen Hintergrund

Datenanalyse und -aufbereitung

Moderne Datenanalyse erfordert robuste und klar strukturierte Workflows. Deshalb werden AI- und ML-Pipelines entwickelt, die Daten zuverlässig erfassen, bereinigen, strukturieren und für modellbasierte Auswertungen aufbereiten. Durch die Kombination klassischer Data-Engineering-Methoden mit Machine-Learning-Komponenten können Muster, Abweichungen und Optimierungspotenziale frühzeitig erkannt werden. Für interaktive Auswertungen und übersichtliche Dashboards kommen unter anderem Dienste wie AWS QuickSight zum Einsatz, wodurch eine klare Visualisierung und eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht werden – sowohl auf lokalen Systemen als auch in Cloud-basierten Infrastrukturen.

Deployment und Testing

Für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning Lösungen sind Deployment-Strategien und kontinuierliches Testing entscheidend. Modelle werden in produktive Umgebungen integriert, automatisierte Tests überprüfen Funktionalität und Stabilität. Dafür können lokale Server direkt vor Ort oder Cloud-basierte Lösungen (Azure, AWS, etc.) implementiert werden.

Deployment von AI / ML Pipelines lokal oder in der Cloud

Dadurch lassen sich Latenzzeiten minimieren und die Verfügbarkeit der Systeme optimieren.

Qualitätsmanagement und Dokumentation

Bei der Einführung von Deep-Learning-Lösungen kommt dem Qualitätsmanagement eine zentrale Rolle zu. Entscheidend sind eine strukturierte Beschreibung von Datenpipelines, die vollständige Dokumentation von Modellversionen und -training sowie klare Dokumentation für Reproduzierbarkeit und Risikobewertung.

So wird sichergestellt, dass die Datenverarbeitung nicht nur technisch zuverlässig, sondern auch nachhaltig betrieben und bei Bedarf angepasst werden kann.