So eliminiert KI Verpackungsdefekte direkt an der Quelle

Erinnern Sie sich noch an den alten „Finden und Beheben“-Ansatz bei der Verpackungsqualität? Diese Zeiten gehören zunehmend der Vergangenheit an. Heute drehen smarte Hersteller das Spiel um – statt Fehler erst zu entdecken, wenn sie bereits passiert sind, verhindern sie diese, bevor sie überhaupt entstehen. Es ist wie der Unterschied zwischen dem Aufwischen von Wasser aus einem undichten Rohr und dem einfachen Reparieren des Lecks. Dieser bahnbrechende Wandel weg von der „Schadensbegrenzung“ hin zur „Problemvermeidung“ ist der künstlichen Intelligenz zu verdanken, die Verpackungsbetrieben nicht nur dabei hilft, Fehler zu erkennen, sondern sie direkt an der Quelle zu beseitigen. 

Traditionelle visuelle Prüfungen identifizieren Fehler erst, nachdem sie aufgetreten sind, was zu Ausschuss und Nacharbeit führt. Dieser Ansatz, der seit Jahrzehnten Standard ist, ist naturgemäß ineffizient, da Ressourcen für die Herstellung von Verpackungen, die später entsorgt werden müssen, verschwendet werden.

​Die heutigen KI-Defekterkennungssysteme entwickeln sich von einfachen Inspektoren zu intelligenten Prozessberatern. Durch die Anbindung von Bildverarbeitungssystemen an Produktionsumgebungen können sie:

• Muster im Auftreten von Defekten erkennen
• Defekte mit bestimmten Prozessbedingungen korrelieren
• ​Automatische Anpassungen auslösen, bevor Defekte auftreten
• Warnungen für die vorbeugende Wartung bereitstellen
• Kontinuierliche Verbesserung durch Deep Learning

Frühe Bildverarbeitungssysteme basierten auf starren Regeln, die zwischen „gut“ und „schlecht“ unterschieden. In kontrollierten Umgebungen funktionierten diese Systeme gut, aber bei Variationen stießen diese Systeme schnell an ihre Grenzen und erforderten aufwendige Programmierung.

Moderne, KI-gestützte Prüfsysteme nutzen Deep Learning, um Qualitätsnuancen zu verstehen. Sie lernen anhand von Beispielen, akzeptable Abweichungen von echten Defekten zu unterscheiden und erweitern damit ihre Fähigkeiten erheblich, insbesondere bei der Handhabung von:

• Variablen Materialien wie Naturkarton
• Flexiblen Verpackungen mit normalen Falten
• Komplexen dekorativen Elementen
• Mehreren Produktvariationen ohne Umprogrammierung
• Subjektiven Qualitätsbewertungen

​Der wichtigste Fortschritt ist die Integration in vorgelagerte Produktionsprozesse, in denen KI-Bildverarbeitungssysteme frühzeitig Probleme erkennen und verhindern, dass sich Defekte häufen, anstatt nur als letzte Qualitätskontrolle zu dienen. 

Um Fehler an der Quelle zu eliminieren, braucht es geschlossene Regelkreise, die Erkennung und Korrektur miteinander verbinden. Wenn KI aufkommende Qualitätsprobleme erkennt, löst sie Gegenmaßnahmen aus, bevor sich Fehler vervielfachen.

Ein Bildverarbeitungssystem überwacht zum Beispiel das Aufbringen von Flaschenverschlüssen und erkennt sinkende Drehmomentwerte, die zwar noch innerhalb der Spezifikation liegen, aber auf mögliche zukünftige Ausfälle hindeuten. Das System kann automatisch Maschinenparameter anpassen oder die Wartung benachrichtigen, bevor fehlerhafte Produkte entstehen.

Dieser präventive Ansatz bietet einen erheblichen Nutzen:

• Geringere Produktionskosten durch weniger Ausschuss
• Minimiertes Risiko von Produktrückrufen
• Verbesserte Anlageneffektivität
• Steigerung der Produktionsausbeute
• Bessere Erfüllung gesetzlicher Auflagen

KI-basierte Prüfung lernt aus jedem Defekt, den sie feststellt. Moderne Bildverarbeitungssysteme kategorisieren Defekte nach Typ, Schweregrad und Position und erzeugen dabei Datenpunkte, die tiefere Einblicke in Produktionsprozesse ermöglichen.

Wenn beispielsweise Dichtungsprobleme zu bestimmten Zeiten auftreten und mit Umgebungsdaten korreliert werden, zeigt sich möglicherweise, dass Luftfeuchtigkeitsschwankungen den Versiegelungsprozess beeinflussen. Diese Erkenntnis erlaubt gezielte Anpassungen, die die Ursache beseitigen – statt nur die Symptome zu bekämpfen.

Diese Lernfähigkeiten unterstützen:

• Entscheidungen zur Materialauswahl
• Modifikationen an der Ausrüstung
• Schulungsbedarf für Bedienpersonal
• Wartungsplanung
• Verbesserungen beim Verpackungsdesign

Der Wandel von der Erkennung zur Vermeidung verändert Verpackungsprozesse branchenübergreifend. In der Pharmaindustrie sorgen KI-Systeme für nahezu perfekte Qualität und reduzieren gleichzeitig Sicherheitsmargen, indem sie frühzeitig Hinweise auf Dichtungsprobleme erkennen und Parameter in Echtzeit anpassen.

Auch in der Lebensmittelverpackung kommt KI zum Einsatz – etwa bei einem Kekshersteller, der subtile Veränderungen in der Folienstraffung erkennt, bevor sichtbare Falten entstehen.  

Verpackungen für Unterhaltungselektronik profitieren von Deep-Learning-Systemen, die subjektive Qualitätsmerkmale bewerten – Aufgaben, die früher menschliches Urteilsvermögen erforderten.

Bei JST, einem der weltweit führenden Hersteller von elektrischen und elektronischen Steckverbindern, war die Qualität bereits auf hohem Niveau. Doch das Ziel war eine noch schnellere Produktion ohne Defekte. Nate Hoselton, Facilities Manager, erklärt, wie sie dies erreichen konnten: „Die Bildverarbeitung hat uns geholfen, deutliche Verbesserungen vorzunehmen, indem sie uns in die Lage versetzt hat, Variationen schneller zu erkennen, damit wir Korrekturen vornehmen können, bevor Defekte auftreten.“ Das sei entscheidend, sagt er, denn: „Qualität ist mit Abstand der wichtigste Erfolgsfaktor in unserem Unternehmen.“  

Trotz aller KI-Fähigkeiten bleibt der menschliche Faktor unverzichtbar. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert Zusammenarbeit zwischen:

• Qualitätssicherungspersonal
• Prozessingenieuren
• KI-Spezialisten
• Linienbedienern

Durch diese Zusammenarbeit wird das Produktionsteam vom reaktiven Problemlöser zum proaktiven Prozessoptimierer – unterstützt durch KI-generierte Erkenntnisse. 

Mit den Fortschritten der KI-Technologie werden mehrere Funktionen die Fehlervermeidung weiter verbessern:

• Multimodale Erfassung: Kombination des visuellen Prüfens mit anderen Sensoren für ein früheres Eingreifen
• Modellierung eines digitalen Zwillings: Virtuelle Simulation von Prozessen zur Optimierung vor physischen Anpassungen.
• Autonome Optimierung: Implementierung von Prozessoptimierungen ohne menschliches Eingreifen.
• Integration der Lieferkette: Erweiterung der Überwachung auf die Lieferanten, um Defekte zu beseitigen, bevor die Materialien eintreffen.

Für Verpackungsbetriebe, die diese Reise beginnen, beginnt der Weg mit der Implementierung von Bildverarbeitungssystemen, die Daten sammeln, um die Ursachen zu verstehen. Auf dieser Grundlage können Hersteller Verbindungen herstellen, um Defekte an der Quelle zu beseitigen, die Qualitätskontrolle zu optimieren und eine vollständig fehlerfreie Produktion zu erreichen.