Framework zur Qualifizierung von KI-Systemen in der industriellen Qualitätsprüfung
AIQualify – 01IF22929BG
Themen
Wirtschaftszweige
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
Interview zum FQS-Forschungsprojekt „AIQualify“: Framework zur Qualifizierung von KI-Systemen in der industriellen Qualitätsprüfung
DGQ Fachbeitrag, 04.09.2023
Einfachere und systematische Qualifizierung von KI-Anwendungen
Pressemitteilung FhG IPA, 28.09.2023
Interview: QM und Künstliche Intelligenz – Wie lassen sich KI-Systeme qualifizieren?
DGQ Fachbeitrag, 10.03.2022
FQS-Forschungsvorhaben zur Qualifizierung von KI-Systemen in der industriellen Qualitätsprüfung sucht Industriepartner für projektbegleitenden Ausschuss
DGQ News, 19.11.2021
Link zum Forschungsprojekt
Projektwebseite der ForschungseinrichtungenStimmen 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.
“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.
“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.
Forschungseinrichtungen
Projektbegleitender Ausschuss
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.)
Kontakt
FQS - Forschungsgemeinschaft Qualität e.V.
August-Schanz-Straße 21A
D-60433 Frankfurt/Main