Fehler erkennen, bevor sie ein Risiko werden.
Bei WILCO setzen wir auf modernste Technologien, um die Inspektion pharmazeutischer Produkte auf das nächste Level zu heben. Mit der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und neuronalen Netzen optimieren wir die Präzision und Zuverlässigkeit automatisierter visueller Inspektionssysteme – auch bei schwer detektierbaren Defekten.
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht Maschinen, komplexe Aufgaben eigenständig zu lösen. Besonders leistungsfähig ist das sogenannte maschinelle Lernen (ML), bei dem Algorithmen auf Basis großer Datenmengen Muster erkennen. Zu den fortgeschrittenen Methoden zählen neuronale Netze, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns arbeiten. Sie analysieren Bilddaten besonders präzise und passen sich flexibel an verschiedene Fehlertypen an – ideal für automatisierte visuelle Inspektionen.
Bei WILCO setzen wir neuronale Netze ein, um selbst feinste Qualitätsabweichungen zuverlässig zu erkennen – effizienter und präziser als mit klassischen, regelbasierten Systemen. So verbessern wir die Fehlererkennung, reduzieren manuelle Eingriffe und sichern höchste Produktqualität.
Um das Potenzial der KI bei der Fehlererkennung voll auszuschöpfen, kommen verschiedene Lernansätze des maschinellen Lernens ins Spiel, die jeweils für eine bestimmte Aufgabe besonders geeignet sind.
Lernen anhand von Beispiel Annotationen: Der KI das Erkennen von Defekten beibringen
Bei diesem Ansatz kennzeichnen Menschen manuell eine große Anzahl von Defektbildern und helfen dem KI-Modell zu lernen, welche Merkmale es erkennen soll. Durch umfangreiches Training lernt das Modell, ähnliche Defekte mit hoher Präzision zu erkennen. Diese Methode eignet sich für gut definierte Defekte, erfordert jedoch eine große Menge an annotierten Daten. Mit zunehmender Menge hochwertiger Trainingsdaten verbessert sich die Erkennungsgenauigkeit. Dabei ist es wichtig, Overfitting zu vermeiden, damit das Modell nicht nur auf die Trainingsdaten passt, sondern auch auf unbekannten Daten präzise arbeitet.
Erkennung von Anomalien: Erkennen von Abweichungen von der Norm
Im Gegensatz zum überwachten Lernen konzentriert sich die Anomalieerkennung auf die Unterscheidung zwischen normalen und abweichenden Mustern. Sie ist besonders nützlich, wenn seltene oder bislang unbekannte Fehlerbilder auftreten. Die KI wird mit fehlerfreien Produkten trainiert und lernt, alles zu erkennen, was von dieser Norm abweicht.
Dieser Ansatz erfordert keine annotierten Daten, sondern wird ausschließlich mit fehlerfreien Daten trainiert. In regulierten Umgebungen kann das jedoch herausfordernd sein - insbesondere dann, wenn eine genaue Fehlerklassifizierung erforderlich ist und jeder Defekt eindeutig zugeordnet werden muss.
Warum KI in der visuellen Inspektion?
In der pharmazeutischen Produktion sind kleinste Abweichungen von den Qualitätsstandards entscheidend. Klassische, regelbasierte Systeme stoßen hier oft an ihre Grenzen. KI hingegen kann Abweichungen von der Norm erkennen und sichtbar machen.
- Höhere Erkennungsrate bei herausfordernden Defekten
- Weniger Falschausschüsse durch robuste Fehlerklassifizierung
- Wartungsfreundlichkeit durch anpassbare Modelle
- Flexibilität gegenüber Variabilitäten in Produkt und Verpackung
Als Maschinenhersteller liegt unsere Kernkompetenz im Bau leistungsstarker Inspektionssysteme. Daher konzentrieren wir uns auf zwei entscheidende Schritte in diesem Prozess:
- Datenaufnahme – Erfassen hochwertiger Bilder der Produkte während der Prüfung.
- Integration – Integrieren des trainierten KI-Modells in unsere Maschinen zur Echtzeit-Fehlererkennung.
Die Zwischenschritte – Model-Training und Evaluierung – werden in der Regel von spezialisierten KI-Entwicklern durchgeführt. Wir bieten ein flexibles Deployment-Framework, das es unseren Kunden ermöglicht, diese Zwischenschritte mit den Tools ihrer Wahl durchzuführen. Gerne unterstützen unsere KI-Spezialisten Sie dabei.
Unser Framework erlaubt es, neue Modelle und Trainingsansätze zu testen, um die bestmögliche Lösung für Ihr Produkt zu finden – dabei stehen unsere eigenen KI-Experten jederzeit zur Verfügung, um Sie im Entwicklungsprozess zu unterstützen. Sobald ein zuverlässiges KI-Modell trainiert wurde, sorgen wir für dessen nahtlose Integration in unsere Maschinen, um die Inspektionsleistung weiter zu verbessern.
Sobald KI in eine Inspektionsmaschine integriert ist, muss das System einer Validierung unterzogen werden, um die Einhaltung gesetzlicher Standards zu gewährleisten. Wird KI jedoch nur eingesetzt, um bestimmte Funktionen und nicht den gesamten Inspektionsprozess zu ersetzen, ist nur eine teilweise Revalidierung erforderlich. Dies verringert den Validierungsaufwand und verbessert die Effizienz der Implementierung.
Die Aufrüstung bestimmter Maschinen mit KI ist hardware- und softwareseitig möglich, es ist aber ein Revalidierungsprozess erforderlich.
Offene Architektur: Unsere Plattform ist offen für kommerzielle wie Open-Source-Modelle
Flexible KI-Integration: Kunden wählen eigene Tools für Training und Labeling
KI-Ready Hardware: Unsere Kamerasysteme und Bildverarbeitung sind optimal vorbereitet
Ihr Einstieg in KI mit WILCO
Unsere visuelle Inspektionslösungen sind dafür konzipiert, KI-Modelle reibungslos zu integrieren, sodass Sie die Vorteile KI-gestützter visueller Inspektion mit minimalem Aufwand nutzen können. – wir stehen Ihnen dabei von der ersten Idee bis zur erfolgreichen Implementierung beratend zur Seite und begleiten Sie bei jedem Schritt.
Haben Sie Fragen zur KI-Integration?
Wir beraten Sie gerne persönlich.
