KI-gestützte Fehlererkennung in der Galvanik — aus der Praxis gebaut, von TÜV AUSTRIA geprüft

In der Galvano- und Oberflächentechnik bleibt ein Beschichtungsfehler unter der Oberfläche verborgen. Auffällig wird er oft erst, wenn das Bauteil beim Kunden versagt — dann ist meist die ganze Charge betroffen.

Wir entwickeln Systeme, die genau davor ansetzen: Sie werten die Prozess- und Sensordaten einer Anlage laufend aus, erkennen Abweichungen im Entstehen und erklären sie so, dass die Fachkraft an der Anlage damit arbeiten kann. Aus mehreren hunderttausend Messwerten pro Tag werden wenige belastbare Meldungen. Die Entscheidung bleibt beim Menschen.

Der Hintergrund dazu: über zwanzig Jahre Oberflächentechnik, von der Lehre bis zur Teamleitung, danach Physikstudium. Diese Kombination ist der eigentliche Punkt — die Software muss im Betriebsalltag bestehen, nicht im Notebook. Das ausgelieferte Modell wurde von TÜV AUSTRIA im Rahmen von Trusted AI unabhängig geprüft; über vierzehn Monate wurden rund acht von zehn echten Fehlern erkannt, bei sehr wenigen Fehlalarmen.

Worüber wir gern sprechen:

· Welche Prozessdaten sind auswertbar — und welche nur scheinbar?

· Woran scheitern KI-Projekte auf dem Weg vom Piloten in den Regelbetrieb?

· Wie weist man nach, dass eine erkannte Auffälligkeit wirklich ein Qualitätsproblem ist? An dieser Frage bleiben die meisten Vorhaben still hängen.

· Was spricht dafür, Auswertung im eigenen Haus statt in der Cloud zu betreiben?

Anschlussfähig auch außerhalb der Galvanik, wenn es um Sensor-Zeitreihen aus der Fertigung geht.