AIQualify – 01IF22929BG

Abgeschlossenes Projekt Laufzeit:

Themen

Künstliche Intelligenz Digitalisierung und Vernetzung

Wirtschaftszweige

Metallerzeugung und -bearbeitung Herstellung von elektrischen Ausrüstungen Maschinenbau Herstellung von Kraftwagen und Kraftwagenteilen

Mit dem zunehmenden Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der industriellen Qualitätsprüfung stehen produzierende Unternehmen vor neuen Herausforderungen: Während klassische Bildverarbeitungssysteme bei komplexen Fehlerbildern schnell an Grenzen stoßen, eröffnen maschinelle Lernverfahren neue Möglichkeiten zur Qualitätsprognose und Fehlererkennung. Doch bislang fehlt es an etablierten Methoden, um die Leistungsfähigkeit, Robustheit und Nachvollziehbarkeit solcher KI-Systeme objektiv zu bewerten. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) benötigen praxisnahe Ansätze, um die Qualität und Vertrauenswürdigkeit KI-basierter Qualitätsprüfungen sicherzustellen – auch ohne eigene KI-Experten und -Expertinnen.

Das FQS-Forschungsprojekt AIQualify beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Software-Frameworks für die Qualifizierung und Auditierung KI-basierter Systeme in der Qualitätsprüfung. Das Framework umfasst ein strukturiertes Vorgehensmodell, eine modulare Auditierungsplattform und ein softwaregestütztes Assistenzsystem zur Bewertung von KI-Lösungen. Neu ist der ganzheitliche Ansatz: Alle Entwicklungsphasen eines KI-Systems – von der Datenauswahl bis zum Modell-Einsatz – werden berücksichtigt. Damit schafft das Projekt die Grundlage für nachvollziehbare, standardisierbare und vertrauenswürdige KI im Qualitätsmanagement.

Nutzen für Unternehmen

  • Vertrauenswürdige KI-Prüfprozesse: Unternehmen können KI-Systeme objektiv bewerten und dokumentiert qualifizieren.
  • Know-how für KMU: Das Framework ermöglicht Auditierungen auch ohne tiefes KI-Fachwissen.
  • Zukunftssichere Qualitätssicherung: Unterstützung bei der Erfüllung zukünftiger Normen und Standards für KI im Qualitätsmanagement.

Beiträge

Link zum Forschungsprojekt

Projektwebseite der Forschungseinrichtungen

Stimmen aus dem Projekt

In zahlreichen Projekten haben wir festgestellt, dass eine standardisierte Qualifizierung von KI-Systemen dringend benötigt wird. Die Teilnahme am Forschungsprojekt verspricht eine Reihe von Vorteilen für unser Unternehmen: Die Erkenntnisse können dazu beitragen, die Zuverlässigkeit und Transparenz unserer Lösungen zu steigern, was zu schnelleren Implementierungsprojekten bei unseren Kunden führen wird. Auch die Übertragung der Standards auf andere Bereiche der industriellen Anwendung von KI ist denkbar, um die Implementierung der Technologie zu fördern. Durch unsere Beteiligung können wir dazu beitragen, die Industrieakzeptanz für KI insgesamt zu steigern, indem transparente und standardisierte Verfahren etabliert werden. Dies hilft, das Vertrauen in KI-Lösungen zu stärken und Innovationen in der Branche voranzutreiben.

— Christian Els, CEO und Co-Founder / sentin GmbH

KI und deren Anwendung in Unternehmen wird immer präsenter. Als Softwareanbieter befassen wir uns intensiv mit dem Thema und möchten konkrete Anwendungsfälle bei unseren Kunden kennenlernen. Im Rahmen unserer Projektbeteiligung möchten wir Expertenwissen rund um das Thema Qualität zur Verfügung stellen und die Anforderungen, die sich beispielsweise aus Qualitätsnormen ergeben, in das Projekt tragen. Wir sind in der Lage, den Blickwinkel von produzierenden KMU einzunehmen – in Bezug auf Anwendbarkeit und Nutzen beim potenziellen Einsatz von KI in der Fertigung und Rückspiegelung des Marktes. Dabei identifizieren wir eine Problemstellung in der Praxis, genauer bei der Validierung der Systeme, die für Qualitätsprüfaufgaben eingesetzt werden. Wie wird sichergestellt, dass eine KI – die sich selbst weiterentwickelt und lernt – auch zuverlässig funktioniert und der Mensch sich darauf verlassen kann? Einen dokumentierten Nachweis der Fähigkeiten sehen wir als äußerst wichtig an.

— Lutz Krämer, Mitglied der Geschäftsleitung & Bereichsleiter Product & Communication – CPO / Babtec Informationssysteme GmbH

KI spielt eine immer größere Rolle in der optischen Qualitätssicherung. Die Entwicklung in diesem Bereich verläuft sehr schnell und es ist zunehmend wichtig, diese Verfahren auch nachvollziehbar zu qualifizieren und damit berechenbar zu machen. Die Idee, passende Vorgehensweisen zu erarbeiten, die vorhandene KI überprüfbar machen, aber auch eine Überführung in neue Systeme ermöglichen, ist sicher die Basis, um KI nachhaltig in der Industrie einzusetzen. Die Beteiligung am Forschungsprojekt ermöglicht uns, die Forschungsarbeiten aus der Praxisperspektive zu steuern und die entwickelten Ideen frühzeitig in die Entwicklung einfließen zu lassen, um so unsere KI-Systeme zukunftssicher und nachvollziehbar zu machen.

— Michael Beising, Geschäftsführer / EVT Eye Vision Technology GmbH

Forschungseinrichtungen

  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
  • Universität Stuttgart, Institut für industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF

Projektbegleitender Ausschuss

  • 36Zero Vision GmbH
  • Babtec Informationssysteme GmbH
  • DEKRA Digital GmbH
  • EVT Eye Vision Technology GmbH
  • Festool GmbH
  • Maddox AI GmbH
  • preML GmbH
  • Robert Bosch GmbH
  • scitis.io GmbH
  • sentin GmbH
  • Wickon Hightech GmbH

Förderhinweis

Das Projekt wurde durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
(Förderkennzeichen: 01IF22929 BG; Forschungsvereinigung: FQS - Forschungsgemeinschaft Qualität e.V.)

Förderlogo BMWE

Kontakt

FQS - Forschungsgemeinschaft Qualität e.V.
August-Schanz-Straße 21A
D-60433 Frankfurt/Main

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