White Paper:
Realitätscheck in der Qualitätskontrolle

Die unterschätzten Schwächen manueller Prüfungen

Erfahren Sie in unserem White Paper, wie hoch die Diskrepanz zwischen den Erwartungen an manuellen Kontrollen vs. der erlebten Realität in den Betrieben ist und wie KI-basierte Inspektionssysteme dabei helfen können, die Schwächen manueller Kontrollen zu überwinden.

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In einer Umfrage unter mehr als 100 Qualitätsexperten konnten wir belegen, dass die Einschränkungen der manuellen Qualitätskontrolle zwar allgemein bekannt sind, ihr tatsächliches Ausmaß jedoch oft unterschätzt wird. Werden diese Risiken in der manuellen Kontrolle nicht adäquat berücksichtigt, führt dies zwangsläufig zu hohen Kosten durch Kundenreklamationen oder Pseudoausschuss.

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Dutzende Studien haben bereits die Adoptionsrate von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen untersucht. Die überwiegende Mehrheit kommt zum gleichen Ergebnis: Unternehmen haben die großen Optimierungspotenziale erkannt, setzen KI-Systeme aber trotzdem fast nie im operativen Regelbetrieb ein.
CEO und Mitgründer von Maddox AI

Peter Droege

In unseren Gesprächen mit potenziellen Kunden bei Maddox AI stoßen wir häufig auf die Tatsache, dass vielen Unternehmensvertretern das wahre Ausmaß der Schwächen ihrer manuellen visuellen Qualitätskontrollen nicht ausreichend bewusst ist. Oftmals wird die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit dieser Kontrollen deutlich überschätzt. Somit entstehen vermeidbare Kosten durch den Versand von Schlechtteilen an den Kunden oder die fälschliche Aussortierung von Gutteilen.
Peter Droege
CEO & Mitgründer von Maddox AI
Peter Droege

In unseren Gesprächen mit potenziellen Kunden bei Maddox AI stoßen wir häufig auf die Tatsache, dass vielen Unternehmensvertretern das wahre Ausmaß der Schwächen ihrer manuellen visuellen Qualitätskontrollen nicht ausreichend bewusst ist. Oftmals wird die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit dieser Kontrollen deutlich überschätzt. Somit entstehen vermeidbare Kosten durch den Versand von Schlechtteilen an den Kunden oder die fälschliche Aussortierung von Gutteilen.

KI-basierte Unterstützung für Qualitätsexperten

KI-basierte Inspektionssysteme können Abhilfe verschaffen und erreichen Prüfgenauigkeiten wie ein stets aufmerksamer menschlicher Prüfer. Da manuelle Fehlerannotationen die Grundlage für KI-basierte Inspektionssysteme bilden, sind menschliche Inkonsistenzen auch von erheblicher Bedeutung für die Entwicklung robuster KI-Systeme. Der weltbeste KI-Algorithmus wird keine hohe Prüfgenauigkeit erzielen, wenn dieser auf inkonsistenten Daten trainiert wurde. Es gilt: Ohne konsistente Fehlerdefinition, kein prüfgenaues KI-Modell.

Die gute Nachricht: Lösungen wie Maddox AI unterstützen Qualitätsexperten mit digitalen Tools dabei eine konsistente Fehlerdefinition und damit einen konsistenten Trainingsdatensatz zu erstellen. Mit Hilfe der optimierten Datenqualität klappt es auch mit den hochpräzisen KI-Modellen.

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White Paper

Warum nicht mehr Unternehmen KI-basierte Inspektionssysteme nutzen

Erfahren Sie in unserem White Paper, warum nur wenige Unternehmen KI-Systeme im Regelbetrieb einsetzen, obwohl die Mehrheit vom großen Mehrwert der Systeme überzeugt ist.
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Dutzende Studien haben bereits die Adoptionsrate von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen untersucht. Die überwiegende Mehrheit kommt zum gleichen Ergebnis: Unternehmen haben die großen Optimierungspotenziale erkannt, setzen KI-Systeme aber trotzdem fast nie im operativen Regelbetrieb ein. Zum White Papaer