Das Problem
Optische Prüfung von Hand
skaliert nicht.
Optische Qualitätskontrolle von Hand kostet Personal, ermüdet über die Schicht und liefert je Prüfer einen anderen Maßstab.
- 01
Aufwändig
Jedes Teil von Hand zu sichten kostet Personal und Zeit. Bei hohen Stückzahlen wird die Vollprüfung zum Engpass.Oder es wird nur noch stichprobenartig geprüft.
- 02
Ermüdend
Konzentration lässt über die Schicht nach. Der zwanzigste Riss der Stunde wird eher übersehen als der erste.
- 03
Subjektiv
Wo genau die Grenze zwischen brauchbar und Ausschuss liegt, entscheidet jeder Prüfer minimal anders.Zwei Schichten, zwei Maßstäbe.
- 04
Teuer
Fehlerhafte Teile, die durchrutschen, kosten Reklamationen, Nacharbeit und Ruf.Ein einzelner Rückruf kann teurer werden als die Prüfanlage.
Referenz
Bei einem Betonplattenhersteller erkennt die KI Risse direkt in der Produktion.

Für einen Betonplattenhersteller hat Neckar IT ein System zur Erkennung von Rissen und optischen Fehlern umgesetzt, direkt in der Produktion. Die Platten sind teils Unikate, und es fallen große Bildmengen an. Bei beidem versagen starre Regel-Systeme, KI-Bilderkennung kommt damit zurecht.



Die Gegenprobe zählt genauso viel: Beton hat von Natur aus Struktur, Poren und Farbspiel. Eine Erkennung, die darauf anschlägt, ist wertlos, weil Ihre Leute dann jeden Fehlalarm von Hand nachprüfen. An der fehlerfreien Platte bleibt die Heatmap kalt.
Ablauf
In drei Stufen zur Prüfanlage.
Stufe 1 · Einstieg
Machbarkeits-Check
ab 3.900 €Festpreis · einmalig
Wir prüfen an Ihren Teilen und Bildern, ob die Erkennung trägt.
Stufe 2 · Nachweis
Proof-of-Concept
Angebotprojektbezogen · an Ihren Teilen
Ein lauffähiger Prototyp an Ihren realen Teilen. Sie sehen die Erkennungsrate, bevor Sie in eine feste Anlage investieren.
Stufe 3 · Betrieb
Produktive Anlage
Anlagelaufend · inkl. Betrieb
Die fest integrierte Prüfanlage in Ihrer Fertigung: Kameras, Beleuchtung, KI-Erkennung in Echtzeit, Dashboard und Reports. Inklusive Betrieb, Pflege und Weiterentwicklung.
Ihr Ergebnis
Nach Stufe 1 wissen Sie, was bei Ihren Teilen möglich ist.
- Analyse
Machbarkeits-Bericht
Ob und wie zuverlässig Ihre Fehlertypen erkennbar sind.
- Konzept
Umsetzungs-Konzept
Kamera- und Beleuchtungsaufbau, Datenmengen, Architektur und der Weg von Proof-of-Concept bis zur produktiven Anlage, mit Aufwand und Nutzen.
Vier Beispiele aus der Betonfertigung, keine abschließende Liste: Was ein Mensch auf dem Bild erkennt, kann eine KI lernen — mit der passenden Kamera auch das, was das Auge nicht sieht.
Warum Neckar IT
KI real ausgeliefert, nicht nur erprobt.
- 4.201
- Platten je Schicht
- In neun Stunden, jede einzeln geprüft statt stichprobenartig.
- 100
- Fehlerteile gefunden
- In derselben Schicht aussortiert, bevor sie das Werk verlassen.
- 97,6 %
- i.O.-Quote
- Je Schicht und Produkt dokumentiert, damit Trends sichtbar werden.
Aus dem Produktionsbericht der Prüfanlage
20+ Jahre
Software & Architektur
Eine Prüfanlage muss jahrelang zuverlässig laufen. Genau dafür bauen wir Software.
In Serie
KI real ausgeliefert
KI-Bilderkennung in echter Serienproduktion: Riss- und Fehlererkennung an Betonplatten in laufender Serienfertigung, dazu Blutzellanalyse mit der Hochschule Aachen.
Echtzeit
Große Datenmengen im Griff
Optische Prüfung erzeugt gewaltige Bildmengen. Wir bauen Architekturen, die sie in Echtzeit verarbeiten, auch bei hohen Taktraten.
DSGVO
Eigene Infrastruktur
Ihre Produktionsdaten bleiben auf eigener Infrastruktur in Baden-Württemberg, auf Wunsch bei Ihnen im Haus.
Für wen
Serienfertiger mit optischer Prüfung.
Das Teil wiederholt sich
Serie statt Einzelstück — auch wenn jedes Teil anders aussieht.
Der Fehler ist zu sehen
Er zeichnet sich im Bild ab, notfalls unter anderem Licht.
Es gibt Fehlerbeispiele
Musterteile mit typischen Fehlern genügen.
Kamera passt in die Linie
Bauraum und Takt lassen eine Aufnahme zu.
Häufige Fragen
Was Produktionsleiter uns fragen
Arbeiten Sie nur mit Betonfertigern?
Nein. Ausgeliefert haben wir in der Betonfertigung und in der Zellforschung. Dieselben Bedingungen gelten in Kunststoff & Spritzguss, bei Metall- und Oberflächenteilen und bei Automotive-Zulieferern — ob sie bei Ihnen zutreffen, klärt Stufe 1.
Erkennen Sie nur die vier gezeigten Fehlerarten?
Nein, das sind Beispiele aus der Betonfertigung. Erkennbar ist, was sich im Bild abzeichnet: Was ein Mensch auf dem Foto sieht, kann eine KI lernen — mit der passenden Kamera auch mehr. Kameras, Beleuchtung und Aufbau bringen wir mit. Andere Messtechnik, etwa eine Dickenmessung, liefern wir nicht; liegen solche Werte bei Ihnen bereits vor, binden wir sie in die Beurteilung ein.
Brauchen wir tausende Fehlerbilder?
Nein. Für den Machbarkeits-Check genügen Musterteile mit typischen Fehlern. Den Datenbedarf klären wir im Erstgespräch.
Was, wenn die Machbarkeit negativ ausfällt?
Dann endet das Projekt nach Stufe 1, zum Festpreis und mit einer klaren Begründung.
Wo laufen unsere Bilder?
Auf DSGVO-konformer Infrastruktur an einem deutschen Standort, auf Wunsch bei Ihnen im Haus.
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