KI-Defekterkennung in der Produktion mit Computer Vision
KI in Produktion & Industrie

KI-Defekterkennung in der Produktion mit Computer Vision

Von der Kamera bis zur Entscheidung: robuste Prüfprozesse mit Computer Vision aufbauen und bewerten

Die wichtigsten Themen

Use Cases in Prüfregeln übersetzen

Kamera und Beleuchtung auswählen

Annotation und Datensätze planen

Modellansätze sicher bewerten

Metriken in Kostenlogik übertragen

Thresholds und Reject-Logik festlegen

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
11. - 12.01.2027
01. - 02.03.2027
26. - 27.04.2027
05. - 06.07.2027
20. - 21.09.2027

Online

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
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01. - 02.03.2027
26. - 27.04.2027
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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI in Produktion.

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Fragen und Antworten zu KI-Defekterkennung in der Produktion mit Computer Vision

Brauche ich Programmierkenntnisse für das Seminar?

Nein. Die Schulung arbeitet mit Konzepten, Checklisten, Entscheidungslogiken und produktionsnahen Beispielen. Technische Begriffe werden so erklärt, dass du Projekte fachlich bewerten, Anforderungen formulieren und Anbieter- oder interne Umsetzungsvorschläge einordnen kannst.

Geht es eher um Kamera- und Lichttechnik oder um KI-Modelle?

Beides wird zusammen betrachtet. Die Schulung zeigt, wie Bildaufnahme, Beleuchtung und Datenqualität die Leistung der KI-Defekterkennung bestimmen und wie daraus die passende Modellstrategie für Klassifikation, Detektion, Segmentierung oder Anomalieerkennung abgeleitet wird.

Behandelt das Training auch seltene Fehler und Klassenungleichgewicht?

Ja. Du lernst Strategien für Datensammlung, Defektkatalog, Annotation, Bewertung und Entscheidungslogik kennen, damit seltene Fehler nicht untergehen und die spätere Abnahme realistisch geplant wird.

Wird Deployment in der Produktionslinie thematisiert?

Ja. Besprochen werden Edge-Inferenz, Latenz, Schnittstellen zu SPS, MES und QMS, Fail-safe-Ansätze, Human-in-the-loop und Monitoring gegen Datendrift, damit die Lösung im Betrieb stabil bleibt.

Welche Rolle spielen False Accept und False Reject?

False Accept und False Reject werden nicht nur als Metriken behandelt, sondern wirtschaftlich eingeordnet. Die Schulung zeigt, wie Fehlentscheidungen Ausschuss, Nacharbeit, Kundenreklamationen und Linienleistung beeinflussen und wie daraus sinnvolle Thresholds entstehen.

Ist das Seminar für eine KI-Strategie in der Produktion geeignet?

Ja, wenn ein konkreter Computer-Vision-Anwendungsfall bewertet oder vorbereitet werden soll. Für eine breitere Roadmap zu KI in Fertigung, Prozessen und Organisation empfiehlt sich zusätzlich die Schulung KI-Transformation in der Produktion.

Welche Alternativen gibt es für KI-Automatisierung ohne Vision-Schwerpunkt?

Wenn statt Bildprüfung vor allem Workflows, Genehmigungen, Dokumentation oder Office-Prozesse automatisiert werden sollen, passt die Schulung Automatisierung und Prozessoptimierung mit Microsoft 365 Copilot besser zum Anwendungsfall.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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