Component manufacturer vs. solution provider in visual quality inspection
Die optische Qualitätssicherung mit Kameras und Bildverarbeitungssoftware ist eine effiziente Methode, um die Qualitätskontrolle zu automatisieren und präzise, vergleichbare Prüfergebnisse zu erzielen. Qualitätsleiter und Innovationsmanager in produzierenden Unternehmen stehen bei der Integration vor der Entscheidung zwischen einem Komponentenlieferanten und einem Lösungsanbieter für die visuelle Qualitätssicherung. Die Entscheidung hängt stark von den spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen des Unternehmens ab. In diesem Beitrag vergleichen wir beide Ansätze, um Ihnen zu helfen, die für Ihre Situation beste Entscheidung zu treffen.
Komponentenhersteller: Spezialisiert und kosteneffizient
Komponentenhersteller wie Keyence und Cognex bieten spezialisierte Hardware wie Kameras und Softwarelösungen, die Unternehmen je nach Bedarf und Branchenanforderungen kombinieren und integrieren können.
Die Vorteile:
Kostenkontrolle
Unternehmen können gezielt nur die Komponenten kaufen, die sie tatsächlich benötigen, was eine bessere Kontrolle über das Budget ermöglicht.
Flexibilität
Unternehmen haben die Freiheit, unterschiedliche Komponenten von verschiedenen Anbietern zu kombinieren und selbst anzupassen, um eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln.
Technische Spezialisierung
Komponentenhersteller bieten oft hochspezialisierte Produkte an, die auf bestimmte Anwendungen oder Branchen zugeschnitten sind.
Die Nachteile:
Integrationsaufwand
Verantwortung
Fehlende Gesamtverantwortung
Bei Problemen oder Ausfällen ist es oft schwierig, den Schuldigen zu identifizieren, da keine zentrale Anlaufstelle für Support und Gewährleistung existiert.
Lösungsanbieter: Ganzheitliche Ansätze und komplexe Fehlererkennung
Lösungslieferanten wie AI.SEE™ bieten komplette Systeme, die alle notwendigen Komponenten, Software und Dienstleistungen beinhalten. Sie übernehmen oft auch das Projektmanagement und die Verantwortung für die gesamte Lösung. Dies bringt ebenfalls verschiedene Vor- und Nachteile mit sich:
Die Vorteile
Komplettlösung
Alles aus einer Hand – von der Planung über die Implementierung bis hin zur Wartung – sorgt für eine reibungslose Integration und Betriebssicherheit
Zeitersparnis
Unternehmen können sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren, während der Lösungslieferant sich um die technische Umsetzung und Integration kümmert.
Hohe Variantenvielfalt und Flexibilität
Nach dem initialen KI-Training lernen die Lösungen selbstständig dazu und eignen sich dadurch besser für eine hohe Varianz von Bauteilen und Defekten.
Verantwortung und Support
Der Anbieter übernimmt die volle Verantwortung für die Funktionalität des Systems und bietet oft umfassenden Support und Gewährleistung.
Die Nachteile
Höhere Anfangskosten
Change Management
Abhängigkeit
Unternehmen sind je nach Vertragsmodell stärker vom Lieferanten abhängig, was bei zukünftigen Anpassungen oder Erweiterungen problematisch sein könnte.
Wann macht welche Option Sinn?
Die Entscheidung zwischen einem Komponentenhersteller und einem Lösungsanbieter hängt von verschiedenen Faktoren ab. Hersteller von Komponenten sind ideal für Unternehmen, die über ausreichende technische Expertise verfügen und spezifische Lösungen benötigen. Sie eignen sich gut für Projekte, bei denen Kostenkontrolle und die repetitive Prüfung einfacher Merkmale auf einer definierten Auswahl von Bauteiltypen im Vordergrund stehen.
Lösungsanbieter sind hingegen die bessere Wahl für Unternehmen, die umfassende, schlüsselfertige Systeme benötigen und wenig Zeit oder Ressourcen für die Integration und das Management einzelner Komponenten aufwenden können. In komplexen Anwendungen, in denen die Zeit knapp ist und eine hohe Betriebssicherheit sowie Erkennungsgenauigkeit komplexer Merkmale gefordert wird, bieten Lösungsanbieter oft den entscheidenden Vorteil.
Exkurs: KI-basierte Bildverarbeitung vs. regelbasierte Bildverarbeitung
Besonders bei der Analyse komplexer Fehlermerkmale spielt die KI-basierte Bildverarbeitung ihre Stärken aus. Klassische, regelbasierte Systeme von Komponentenherstellern arbeiten nach festgelegten Parametern und stoßen bei unvorhersehbaren oder komplexen Fehlerbildern schnell an ihre Grenzen. Eine KI-basierte Lösung hingegen lernt kontinuierlich dazu und kann auch komplexe und selten auftretende Fehler zuverlässig erkennen. Die zugrundeliegende Deep-Learning-Technologie erleichtert zudem die Prüfung neuer Bauteilgruppen oder veränderter Fehlermerkmale. Dies ist besonders wertvoll in Branchen, die höchste Qualitätsstandards einhalten müssen, wie der Maschinenbau, die Fahrzeug- und Elektroindustrie oder die Medizintechnik.
Praktische Use Cases für die KI-basierte Bildverarbeitung:
- Maschinenbau: AI.SEE™ identifiziert feine Risse und Verformungen, die regelbasierte Systeme übersehen könnten, und reduziert dadurch Ausfallzeiten.
- Fahrzeugbau: Die KI erkennt komplexe Schweißfehler und Oberflächenmängel, die für die strukturelle Integrität und Produktsicherheit kritisch sind.
- Medizintechnik: Die KI stellt sicher, dass medizinische Komponenten frei von Defekten sind, die Funktionalität und Sicherheit beeinträchtigen könnten.
- Elektroindustrie: AI.SEE™ verbessert die Prüfung von Platinen, indem sie fehlerhafte Lötstellen und Mikrorisse identifiziert.
Fazit
Sowohl Komponentenhersteller als auch Lösungsanbieter haben ihre Daseinsberechtigung und bieten spezifische Vorteile, abhängig von den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens. Es ist wichtig, die eigenen Bedürfnisse und Ressourcen genau zu analysieren, um die beste Entscheidung zu treffen. Während Komponentenhersteller mehr Flexibilität und Kosteneffizienz bieten, stellen Lösungsanbieter eine umfassende Betreuung und Verantwortung sicher, was in der heutigen schnelllebigen und komplexen Produktionsumgebung oft von Vorteil ist. Insbesondere bei der Erkennung komplexer Fehlermerkmale ist die KI-basierte Bildverarbeitung einiger Lösungsanbietern der klassischen, regelbasierten Systemen überlegen.
