Das neue Forschungsprojekt „KOMBI“ der FQS Forschungsgemeinschaft Qualität e.V. soll subjektive Qualitätsentscheidungen objektivieren. Ziel ist die Entwicklung einer flexibel einsetzbaren Werkerassistenz mit visualisierten Klassifikationshilfen. Darüber hinaus dienen die während der Qualitätsbewertung generierten Daten dazu, die Sichtprüfung mittels Machine Learning (ML)-Algorithmen zu automatisieren.
Die Qualitätssicherung von Bauteilen erfolgt häufig durch optische Sichtprüfungen. Mitarbeiter treffen subjektive Entscheidungen, deren Zuverlässigkeit von ihrer Erfahrung abhängt. Im Zuge des Fachkräftemangels treffen zunehmend ungelernte Mitarbeiter die Qualitätsentscheidung. Sie sollen durch ein Toll unterstützt werden. Unternehmen begegnen diesem Effekt mit Automatisierungsansätzen, die für KMU mit hohen Investitionen verbunden sind und nicht auf Sichtprüfungen aufbauen.
Das Projekt strebt eine günstige „KOMBI“ -Gesamtlösung an. Sie beinhaltet die Werkerassistenz mit integrierter Entscheidungslogik und das ML-Modell zur Automatisierung. Sowohl die „KOMBI“-Gesamtlösung als auch deren Konzepte und Prototypen werden als Leitfaden in Form eines Softwaretools publiziert.
Interessierte Unternehmen können sich als Anwender an „KOMBI“ beteiligen, und den Leitfaden zu erhalten. Sie können im Rahmen des Projekts Anwendungsfälle einbringen und so die Qualität der optischen Sichtprüfung durch die Objektivierung steigern, was zu reduzierter Nacharbeit und zu geringerem Ausschuss führt.
Dank der geringen Investitionskosten profitieren insbesondere KMU von den Ergebnissen des Projektes, das im November 2019 beginnt und im Oktober 2021 enden soll.