KI-gestützte Qualitätskontrolle für Spritzguss: €75.000 Einsparung durch Computer Vision 2026

Das teure Problem: Hoher Ausschuss im deutschen Spritzguss-Mittelstand

Die deutsche Fertigungsindustrie, insbesondere der Spritzguss-Sektor, steht unter enormem Druck. Steigende Rohstoffpreise, Fachkräftemangel und internationaler Wettbewerb zwingen Unternehmen zu maximaler Effizienz und Qualität. Doch ein stiller Killer vernichtet Margen: der Ausschuss. Bei der Produktion von Kunststoffteilen im Spritzguss können Ausschussraten von 4-6% schnell zu erheblichen finanziellen Verlusten führen. Nehmen wir an, ein mittelständisches Unternehmen mit 150 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von 50 Millionen Euro produziert im Spritzguss. Bei einer durchschnittlichen Ausschussrate von 4,2% und Produktionskosten von 0,50 € pro Teil fallen jährlich schnell Kosten von über 70.000 € nur für Material und direkte Produktionsaufwendungen an, die nicht verkauft werden können. Hinzu kommen Kosten für Nacharbeit, Entsorgung, verlorene Produktionszeit und potenziellen Imageschaden. Diese Zahlen verdeutlichen die dringende Notwendigkeit, die Qualitätskontrolle im Spritzguss-Prozess auf ein neues Level zu heben. Manuelle Stichproben sind zeitaufwendig, fehleranfällig und können kleine, aber kritische Oberflächenfehler nicht immer erkennen. Gerade im Automobilzuliefererbereich oder bei sicherheitsrelevanten Komponenten sind solche Fehler inakzeptabel und führen zu teuren Reklamationen und aufwändigen PPAP-Prozessen. Die aktuelle Situation erfordert eine intelligente Lösung, die präzise, schnell und kontinuierlich arbeitet.

Die Lösung: KI-gestützte Computer Vision für die Inline-Qualitätskontrolle

Die Antwort auf diese Herausforderung liegt in der KI-gestützten Computer Vision. Speziell für den Spritzguss-Mittelstand entwickelt, ermöglicht diese Technologie eine vollautomatische, hochpräzise Inline-Inspektion direkt während des Produktionsprozesses. Anstelle menschlicher Prüfer oder manueller Stichproben werden hochauflösende Industriekameras eingesetzt, die jeden gefertigten Kunststoffartikel erfassen. Diese Bilddaten werden dann in Echtzeit von spezialisierten KI-Algorithmen analysiert, die auf Mustererkennung und Objektdetektion trainiert sind. Mittels modernster Deep-Learning-Modelle, wie beispielsweise YOLO (You Only Look Once) in Version 8 oder fortgeschrittenere Architekturen, können kleinste Defekte wie Kratzer, Einfallstellen, Lufteinschlüsse, Maßabweichungen oder Farbfehler zuverlässig identifiziert werden. Die Software klassifiziert die erkannten Fehler und kann sogar eine prozentuale Angabe über die Schwere des Mangels liefern.

Wie funktioniert die KI-gestützte Qualitätskontrolle im Detail?

1. Bildaufnahme: Hochgeschwindigkeits-GigE Vision Kameras, integriert in die Produktionslinie, erfassen Bilder der frisch aus der Form kommenden Kunststoffteile. Die Beleuchtung ist dabei kritisch und wird optimal auf die Oberflächenbeschaffenheit und den Typ der Kunststoffteile abgestimmt.
2. Datentransfer: Die Bilddaten werden über standardisierte Schnittstellen (z.B. GigE Vision, USB3 Vision) an einen leistungsstarken Industrie-PC oder eine Edge-Computing-Einheit übertragen.
3. KI-Analyse: Ein trainiertes Convolutional Neural Network (CNN) analysiert die Bilder. Das Modell wurde zuvor mit Tausenden von Bildern von fehlerhaften und einwandfreien Teilen trainiert. Es lernt, typische Defekte im Spritzguss zu erkennen, auch wenn diese subtil sind.
4. Fehlerklassifizierung und Scoring: Die KI identifiziert die Art des Fehlers, dessen Position und Ausprägung. Sie weist jedem Defekt einen Schweregrad zu und klassifiziert das Teil als "gut", "nacharbeitbar" oder "Ausschuss".
5. Automatisierte Reaktion: Basierend auf dem Ergebnis werden Maßnahmen ausgelöst:
   • Gut: Das Teil wird zur weiteren Bearbeitung freigegeben.
   • Nacharbeitbar: Das Teil wird markiert oder in eine separate Zone umgeleitet.
   • Ausschuss: Das Teil wird automatisch aussortiert.
   • Fehlerhistorie: Alle erkannten Fehler werden protokolliert, um Produktionsmuster und Ursachen zu analysieren.

Dieser Prozess läuft mit einer Zykluszeit von unter 2 Sekunden pro Teil ab, was eine lückenlose Überwachung des gesamten Produktionsvolumens ermöglicht. Die Präzision der KI übertrifft die menschliche Fähigkeit zur konstanten, ermüdungsfreien Fehlererkennung bei weitem. Durch die KI qualitaetskontrolle spritzguss computer vision 2026-Lösung können Sie die Ausschussrate signifikant reduzieren und die Produktqualität auf ein neues, wettbewerbsfähiges Niveau heben.

Referenzarchitektur für Fertigungs-Mittelstand im Spritzguss

Die Implementierung einer KI-gestützten Qualitätskontrolle im Spritzguss-Mittelstand erfordert eine durchdachte Architektur, die sich nahtlos in bestehende Produktionsumgebungen integriert. Unser Ansatz konzentriert sich auf Robustheit, Skalierbarkeit und einfache Wartung, um den spezifischen Anforderungen deutscher Fertigungsunternehmen gerecht zu werden.

# Beispielhafte Konfiguration für eine KI-gestützte Qualitätskontrolle im Spritzguss
system:
  name: "KI-Qualitaetskontrolle-Spritzguss"
  version: "1.2.0"
  environment: "production" # Options: development, staging, production

hardware:
  cameras:
    type: "GigE Vision"
    resolution: "5MP"
    frame_rate: "100fps"
    count: 2 # Z.B. für Oberflächenprüfung von beiden Seiten
    interface: "Ethernet"
  processing_unit:
    type: "Industrial PC"
    cpu: "Intel Core i7 / i9"
    gpu: "NVIDIA RTX A4000 / A5000" # GPU für schnelle Deep-Learning-Inferenz
    ram: "64GB DDR4"
    storage: "2TB NVMe SSD"
  lighting:
    type: "Structured Light / Diffuse Dome Light" # Anpassbar an Material und Oberfläche
    controller: "Synchronized"

software:
  os: "Windows 10 IoT Enterprise / Linux Ubuntu LTS"
  inference_engine: "TensorRT 8.x / PyTorch 2.x"
  model_zoo:
    detection_model: "YOLOv8" # Oder spezifisch trainiertes Modell
    segmentation_model: "Mask R-CNN" # Für präzise Fehlerlokalisierung
  vision_api: "OpenCV 4.x / Halcon (optional)"
  data_management:
    type: "Time-series Database (InfluxDB)"
    storage_retention: "30 days (configurable)"
  reporting_api:
    type: "RESTful API"
    format: "JSON"

integration:
  plc_interface:
    protocol: "OPC UA / Profinet"
    purpose: "Trigger camera, receive inspection result, control ejector"
  erp_crm_integration:
    protocol: "REST API / File Transfer"
    purpose: "Log quality data, trigger reworks, update inventory"
  cloud_connectivity:
    enabled: true
    provider: "Azure / AWS" # Für optionales Training oder zentrale Analyse
    service: "Azure ML / AWS SageMaker"
  user_interface:
    type: "Web-based Dashboard"
    access: "Local Network / VPN"
    features:
      - "Real-time monitoring"
      - "Defect visualization"
      - "Reporting & Analytics"
      - "Model retraining interface"

compliance:
  ai_act_risk_level: "Low-Medium (depending on safety criticality)"
  dsgvo_compliance: true # Bilddatenanonymisierung, Zweckbindung

Integrationsarchitektur:

Die Architektur ist modular aufgebaut. Die Bildverarbeitung und KI-Inferenz findet primär lokal auf der Edge-Computing-Einheit statt, um Latenzzeiten zu minimieren und die DSGVO-Konformität zu gewährleisten. Sensible Bilddaten verlassen das Werk nicht ohne Notwendigkeit. Die Kommunikation mit der Produktionssteuerung (SPS) erfolgt über etablierte Protokolle wie OPC UA oder Profinet. Dies ermöglicht die Synchronisation von Kamerasynchronisation und das Auslösen von Sortier-, Markierungs- oder Ausschussmechanismen basierend auf den KI-Ergebnissen. Für weiterführende Analysen, Modellverbesserungen oder die Speicherung historischer Daten kann eine Anbindung an eine zentrale Datenbank oder optional an eine Cloud-Infrastruktur erfolgen. Diese Architektur unterstützt eine schrittweise Implementierung und lässt sich leicht an die individuellen Anforderungen und die bestehende IT-Landschaft Ihres Mittelstand-Fertigungsunternehmens anpassen.

ROI-Berechnung: Konkreter Business Case für KI-Qualitätskontrolle im Spritzguss

Die Investition in eine KI-gestützte Qualitätskontrolle ist keine reine Kostenstelle, sondern eine strategische Maßnahme zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung. Die folgende Tabelle zeigt einen realistischen Business Case für ein mittelständisches Spritzguss-Unternehmen.

ROI-Analyse:

• Gesamtinvestition: €30.000 (Einmalig) + €2.500 (Jährlich)
• Gesamte jährliche Einsparung: €77.250
• Amortisationszeit: ca. 8 Monate (€30.000 / (€77.250 - €2.500))
• 3-Jahres-ROI:
  • Jahr 1: (€77.250 - €2.500 - €30.000) = €44.750 Gewinn
  • Jahr 2: (€77.250 - €2.500) = €74.750 Gewinn
  • Jahr 3: (€77.250 - €2.500) = €74.750 Gewinn
  • Gesamtgewinn über 3 Jahre: €194.250
  • 3-Jahres-ROI: (€194.250 / €30.000) * 100% = 647.5%

Diese Zahlen belegen eindrucksvoll, dass die Implementierung von ki qualitaetskontrolle spritzguss computer vision 2026 nicht nur den Ausschuss drastisch reduziert, sondern auch signifikante Kosteneinsparungen erzielt und sich schnell amortisiert. Die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit durch höhere Produktqualität ist hierbei noch nicht einmal eingerechnet.

90-Tage-Implementierungsplan für KI-Qualitätskontrolle

Eine erfolgreiche Implementierung erfordert einen strukturierten Ansatz. Unser 90-Tage-Plan sorgt für eine zügige und reibungslose Einführung der KI-gestützten Qualitätskontrolle in Ihrem Spritzguss-Betrieb.

Phase 1: Analyse & Vorbereitung (Wochen 1-4)

• Woche 1-2: Bedarfsanalyse und Zieldefinition:
  • Gemeinsame Begehung der Produktionslinie.
  • Identifikation kritischer Fehlerbilder und relevanter Dimensionen.
  • Festlegung der spezifischen Ziele (z.B. Reduzierung der Ausschussrate um X%, Erhöhung der Prüfgeschwindigkeit).
  • Definition des genauen Prüfumfangs und der benötigten Prüfköpfe.
• Woche 3-4: Hardware-Spezifikation & Datenbeschaffung:
  • Auswahl und Spezifikation der optimalen Kameras, Objektive und Beleuchtungslösungen.
  • Einrichtung der notwendigen Netzwerk- und Strominfrastruktur.
  • Datenerhebung: Sammlung von Referenzbildern von sowohl einwandfreien als auch fehlerhaften Teilen. Mindestens 500-1000 Bilder pro Fehlerkategorie sind empfehlenswert.
  • Erstellung erster Anforderungsprofile für die KI-Modelle.
  • KPIs: Abschluss Bedarfsanalyse, Liste der Spezifikationen, Rohdatensatz gesammelt.

Phase 2: Entwicklung & Integration (Wochen 5-8)

• Woche 5-6: KI-Modelltraining & Kalibrierung:
  • Training der ausgewählten KI-Modelle (z.B. YOLOv8) auf Basis der gesammelten Daten.
  • Feinabstimmung der Modelle für maximale Präzision und Geschwindigkeit.
  • Erste Kalibrierung des Systems im Labor- oder Testaufbau.
• Woche 7-8: Hardware-Installation & Systemintegration:
  • Montage der Kameras und Beleuchtungseinheiten an den Spritzgießmaschinen.
  • Installation der Industrie-PCs und Netzwerkkonfiguration.
  • Integration der KI-Software mit der SPS und den Auslösemechanismen.
  • Durchführung von ersten Inline-Tests und Justierungen.
  • KPIs: Trainiertes und evaluiertes KI-Modell, vollständige Hardware-Installation, erste erfolgreiche Inline-Tests.

Phase 3: Test, Optimierung & Schulung (Wochen 9-12)

• Woche 9-10: Testbetrieb & Validierung:
  • Produktionsnaher Testbetrieb auf ausgewählten Maschinen.
  • Kontinuierliche Überwachung der KI-Performance und Erfassung von Metriken (Präzision, Recall, F1-Score).
  • Fehleranalyse und Anpassung der KI-Modelle oder Kalibrierung bei Bedarf.
  • Verifizierung der gemeldeten Ausschusszahlen mit manuellen Stichproben.
• Woche 11-12: Schulung & Go-Live:
  • Schulung des Bedienpersonals und der Qualitätsmanager im Umgang mit dem System.
  • Einweisung in die Wartung und Fehlerbehebung.
  • Offizieller Go-Live auf allen Zielmaschinen.
  • Dokumentation des Systems und Erstellung von Betriebshandbüchern.
  • KPIs: Erfolgreiche Validierung der Ziel-Ausschussrate, geschultes Personal, System produktiv.

Nach 90 Tagen ist Ihr Spritzguss-Betrieb mit einer leistungsstarken KI-gestützten Qualitätskontrolle ausgestattet, die messbare Ergebnisse liefert.

Praxisbeispiel: Kunststofftechnik Müller GmbH & Co. KG

Die Kunststofftechnik Müller GmbH & Co. KG ist ein etablierter Mittelständler mit rund 150 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von ca. 60 Millionen Euro, spezialisiert auf die Herstellung von hochpräzisen Kunststoffkomponenten für die Automobilindustrie und Medizintechnik. Bislang setzte das Unternehmen auf eine Kombination aus manueller Stichprobenprüfung und taktiler Messtechnik.

Die Herausforderung:

Trotz hohem Qualitätsbewusstsein kämpfte Müller mit einer konstanten Ausschussrate von ca. 4,5% bei kritischen Komponenten. Kleinste Oberflächenfehler wie feine Haarrisse oder minimale Einfallstellen, die für das bloße Auge oder Standard-Prüfgeräte schwer erkennbar waren, führten immer wieder zu Ausschuss nach der Auslieferung an Kunden wie Bosch und Continental. Dies verursachte nicht nur direkte Kosten durch Material und Entsorgung, sondern auch indirekte Kosten durch aufwendige Reklamationsbearbeitung und den Verlust von Vertrauen. Die manuelle Prüfung war zudem zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler, besonders bei hohen Stückzahlen.

Die Lösung:

Die Kunststofftechnik Müller entschied sich für die Implementierung einer KI-gestützten Computer Vision Lösung für ihre kritischsten Spritzgießmaschinen. Innerhalb von 12 Wochen wurde das System integriert. Hochauflösende GigE Vision Kameras wurden direkt an den Maschinen installiert, um jedes gefertigte Teil direkt nach dem Entformen zu erfassen. Ein speziell trainiertes YOLOv8-Modell analysiert die Bilder in Echtzeit. Die KI ist darauf optimiert, Mikrorisse, Oberflächenunregelmäßigkeiten, Schlierenbildung und leichte Verformungen zu erkennen. Bei Feststellung eines Mangels wird das Teil automatisch über einen pneumatischen Auswerfer aussortiert.

Die Ergebnisse nach 6 Monaten:

• Ausschussreduzierung um 38%: Die Ausschussrate sank von 4,5% auf durchschnittlich 2,8%.
• Jährliche Einsparung von rund €68.000: Dies basiert auf der Reduzierung von Materialkosten, Entsorgung und Nacharbeit.
• Verbesserte Lieferantenbewertungen: Die Reklamationsquote bei Kunden sank signifikant, was zu positiven Rückmeldungen von Automobilzulieferern führte.
• Erhöhte Anlagenauslastung: Weniger Ausschuss bedeutet mehr Ausschuss von verkaufsfähigen Teilen pro Zeitperiode.
• Datenbasierte Prozessoptimierung: Die gesammelten Fehlerdaten liefern wertvolle Einblicke für die Prozessoptimierung und Werkzeugwartung.

Die Kunststofftechnik Müller GmbH & Co. KG konnte durch die Implementierung der KI qualitaetskontrolle spritzguss computer vision 2026-Lösung ihre Wettbewerbsfähigkeit erheblich steigern und ihre Position als Qualitätsführer im Markt festigen.

DSGVO & EU AI Act Compliance für KI-Qualitätskontrolle im Spritzguss

Die Implementierung von KI-Systemen im deutschen Mittelstand erfordert stets die Beachtung von Datenschutz und regulatorischen Anforderungen. Für die KI-gestützte Qualitätskontrolle im Spritzguss sind insbesondere die DSGVO und der kommende EU AI Act relevant.

DSGVO-Checkliste:

1. Zweckbindung & Datenminimierung: Die erfassten Bilder dienen ausschließlich der Qualitätskontrolle der produzierten Teile. Es werden keine personenbezogenen Daten erhoben, es sei denn, es gäbe eine spezifische, dokumentierte Notwendigkeit (z.B. Fehlerzuordnung zu einem menschlichen Bediener im Falle einer Schulungsmaßnahme – was hier aber nicht der primäre Zweck ist). Nur die für die Fehlererkennung notwendigen Bildbereiche werden analysiert.
2. Datensicherheit: Die Bilddaten werden verschlüsselt übertragen und auf sicheren Industrie-PCs oder Servern gespeichert. Der Zugriff auf die Daten ist auf autorisiertes Personal beschränkt. Regelmäßige Backups werden durchgeführt.
3. Speicherbegrenzung: Rohbilder von Produktionsläufen werden nur so lange gespeichert, wie sie für die Fehleranalyse und Modellverbesserung notwendig sind (z.B. 30 Tage). Statistiken und aggregierte Fehlerberichte können länger aufbewahrt werden.
4. Rechte der Betroffenen: Da keine personenbezogenen Daten erhoben werden, sind die typischen Betroffenenrechte der DSGVO (Auskunft, Löschung etc.) hier nicht direkt anwendbar.
5. Auftragsverarbeitung: Wenn externe Dienstleister für die Implementierung oder Wartung der KI-Software involviert sind, muss ein DSGVO-konformer Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) geschlossen werden.

EU AI Act Compliance:

Die KI-gestützte Qualitätskontrolle wird basierend auf der Risikobewertung des EU AI Acts in der Regel als "Low-Risk" oder "Medium-Risk" eingestuft. Dies hängt von der Kritikalität der produzierten Teile ab.

• Low-Risk: Die meisten industriellen Qualitätskontrollsysteme fallen in diese Kategorie. Hier gelten allgemeine Transparenzpflichten und die Verpflichtung, auf ein hohes Sicherheitsniveau zu achten.
• Medium-Risk (Hochrisiko-Klassifizierung möglich): Wenn die geprüften Teile für hochkritische Anwendungen bestimmt sind (z.B. sicherheitsrelevante Komponenten in der Luftfahrt, Medizintechnik, wo Fehler gravierende Folgen haben könnten), könnte das System als "Hochrisiko" eingestuft werden. In diesem Fall gelten strengere Anforderungen:
  • Risikomanagementsystem: Etablierung und fortlaufende Überwachung eines Risikomanagementsystems.
  • Datenqualität und Governance: Sicherstellen der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten.
  • Protokollierung: Erfassung aller relevanten Ereignisse zur Nachvollziehbarkeit (Logging).
  • Transparenz: Information der Benutzer über die Funktionsweise des KI-Systems.
  • Menschliche Aufsicht: Gewährleistung, dass Menschen die Entscheidungen des Systems überwachen und eingreifen können.
  • Robustheit, Genauigkeit und Cybersicherheit: Das System muss widerstandsfähig gegen Angriffe und Fehler sein.

Die von uns implementierten Systeme sind so konzipiert, dass sie diesen Anforderungen gerecht werden. Eine detaillierte Risikobewertung für Ihre spezifischen Anwendungen ist Teil des Implementierungsprozesses.

FAQ: Die 5 wichtigsten Fragen zur KI-Qualitätskontrolle im Spritzguss

1. Wie lange dauert die Implementierung einer KI-gestützten Qualitätskontrolle? Für die meisten mittelständischen Betriebe beträgt der Implementierungszeitraum etwa 90 Tage. Dieser Zeitplan umfasst die Analyse, die Beschaffung der Hardware, das Training des KI-Modells und die Integration in die Produktionslinie. Eine schnelle Amortisation ist somit innerhalb der ersten 8-12 Monate realistisch.

2. Muss ich meine bestehenden Spritzgießmaschinen komplett austauschen? Nein, in den meisten Fällen ist dies nicht notwendig. Unsere KI-Lösungen sind darauf ausgelegt, als Nachrüstsysteme zu fungieren. Wir integrieren Kameras, Beleuchtung und die Verarbeitungs-Hardware in Ihre bestehenden Maschinen. Nur in seltenen Fällen, wenn ältere Maschinen keine Möglichkeit zur Anbindung oder Synchronisation bieten, können Anpassungen erforderlich sein.

3. Wie gut ist die Erkennungsgenauigkeit der KI, und kann sie alle Arten von Fehlern erkennen? Die Erkennungsgenauigkeit hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten und der Spezifität des trainierten Modells ab. Moderne Systeme erzielen Genauigkeitsraten von über 98% bei der Erkennung definierter Fehler. Die KI ist besonders gut darin, visuell erkennbare Oberflächenfehler wie Kratzer, Einfallstellen, Lufteinschlüsse, Verfärbungen oder Maßabweichungen zu identifizieren. Für Fehler, die nicht visuell oder taktil erkennbar sind (z.B. innere Materialfehler ohne äußere Auswirkung), sind andere Prüfverfahren notwendig. Wir konzentrieren uns auf die Fehler, die für die Produktfunktion und Kundenakzeptanz am kritischsten sind.

4. Welche Daten werden genau von der KI verarbeitet, und wie steht es um den Datenschutz (DSGVO)? Die KI verarbeitet primär Bilddaten der produzierten Kunststoffteile. Es werden keine personenbezogenen Daten erhoben, es sei denn, dies ist explizit für bestimmte Funktionen (z.B. Mitarbeiterschulung mit anonymisierten Daten) vorgesehen und datenschutzkonform umgesetzt. Die Daten werden lokal verarbeitet und nicht unnötig über das Unternehmensnetzwerk hinausgeleitet. Die Einhaltung der DSGVO hat höchste Priorität. Mehr Details finden Sie im Abschnitt "DSGVO & EU AI Act Compliance".

5. Was passiert, wenn die KI einen Fehler nicht erkennt oder fälschlicherweise Ausschuss meldet? Fehlererkennungssysteme sind nicht 100% perfekt. Unsere Systeme werden mit einer Kombination aus statistischer Analyse und menschlicher Überwachung betrieben. Falsch positive (Teil als fehlerhaft markiert, obwohl es in Ordnung ist) oder falsch negative (Fehler nicht erkannt) Ergebnisse werden kontinuierlich erfasst. Diese Daten werden genutzt, um das KI-Modell regelmäßig neu zu trainieren und die Leistung zu optimieren. Zudem ist die menschliche Aufsicht im Rahmen des EU AI Acts vorgesehen, um kritische Entscheidungen zu überprüfen. Das System liefert dem Qualitätsmanagement wertvolle Entscheidungsgrundlagen.

Fazit und nächste Schritte

Die Implementierung einer KI qualitaetskontrolle spritzguss computer vision 2026-Lösung ist für deutsche Fertigungsunternehmen im Spritzguss-Mittelstand kein Luxus mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Die Fähigkeit, Ausschuss signifikant zu reduzieren, die Produktqualität zu steigern und die Effizienz zu erhöhen, sichert Ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem anspruchsvollen Marktumfeld. Die messbaren Vorteile, wie die potenzielle Einsparung von über €70.000 pro Jahr und eine schnelle Amortisationszeit von nur 8 Monaten, machen diese Investition äußerst attraktiv.

Ihre nächsten Schritte:

1. Kostenfreie Erstberatung: Lassen Sie uns Ihre spezifischen Herausforderungen im Spritzguss-Qualitätsmanagement besprechen.
2. Demo-Termin vereinbaren: Erleben Sie eine Live-Demonstration unserer KI-gestützten Qualitätskontrolle.
3. Machbarkeitsstudie: Wir führen eine detaillierte Analyse Ihrer Produktionsdaten durch, um den konkreten Nutzen für Ihr Unternehmen zu evaluieren.
4. Pilotprojekt starten: Beginnen Sie mit einem Proof-of-Concept auf einer ausgewählten Maschine.
5. Schulung und Rollout: Planen Sie die umfassende Implementierung und Schulung Ihrer Teams.

Nutzen Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz, um Ihre Produktionsprozesse zu optimieren und Ihre Qualitätsstandards auf ein neues Niveau zu heben. Kontaktieren Sie uns noch heute, um den ersten Schritt in eine effizientere und profitablere Zukunft zu machen.

Kontaktieren Sie uns unter: kontakt@ki-mittelstand.eu