Een productiefout hoeft niet direct tot grote problemen te leiden. Wanneer een afwijking tijdens het productieproces wordt herkend, kan deze vaak relatief eenvoudig worden gecorrigeerd.

Wordt de afwijking pas na levering ontdekt, dan kunnen er extra kosten ontstaan voor transport en het eventueel terughalen van producten.

Productiefouten kunnen leiden tot uiteenlopende operationele en financiële gevolgen:

Mogelijk Gevolg	Mogelijke impact
Productievertraging	Verstoring van de planning en verminderde capaciteit
Retourzendingen	Extra transport- en administratiekosten
Klachten van klanten	Extra servicewerkzaamheden en verminderd klantvertrouwen
Reputatieschade	Negatieve gevolgen voor toekomstige klantrelaties
Terugroepacties	Kosten voor het terughalen, controleren en vervangen van producten

Naast de directe kosten kunnen productiefouten ook gevolgen hebben voor de betrouwbaarheid van een productiebedrijf. Daarom is het belangrijk om afwijkingen niet alleen te herstellen, maar vooral zo vroeg mogelijk te herkennen.

Hoe kun je productiefouten voorkomen?

Productiefouten voorkomen begint met inzicht in het productieproces. Door vast te stellen waar fouten ontstaan en hoe deze worden ontdekt, kunnen bedrijven gerichter maatregelen nemen.

Daarbij zijn drie belangrijke aandachtspunten.

1. Kwaliteitscontroles tijdens het productieproces

Door niet uitsluitend aan het einde van de productielijn te controleren, maar ook tussentijds inspecties uit te voeren, kunnen afwijkingen eerder worden ontdekt.

Hierdoor wordt voorkomen dat foutieve producten onnodig verder worden verwerkt.

2. Productieprocessen standaardiseren

Duidelijke werkinstructies, consistente machine-instellingen en regelmatige controles dragen bij aan een stabiel productieproces.

Wanneer processen op dezelfde manier worden uitgevoerd, wordt het eenvoudiger om afwijkingen te herkennen en oorzaken te achterhalen.

3. Automatische kwaliteitscontrole met AI Vision

Naast handmatige inspecties kunnen bedrijven gebruikmaken van industriële camera's en AI-software om producten automatisch te controleren.

Met AI Vision worden camerabeelden geanalyseerd om specifieke afwijkingen te herkennen. Hierdoor kunnen repeterende inspectietaken worden geautomatiseerd en hoeven medewerkers niet ieder product afzonderlijk te beoordelen.

Software zoals Neurole maakt het mogelijk om hiervoor zelf AI-modellen te ontwikkelen die zijn afgestemd op de producten en kwaliteitseisen van een bedrijf.

Wat is Neurocle en hoe helpt het bij het voorkomen van productiefouten? 

Een van de oplossingen voor automatische visuele kwaliteitscontrole is Neurocle. Deze deep learning vision-software maakt het mogelijk om AI-modellen te ontwikkelen zonder zelf te hoeven programmeren.

Waar traditionele machine vision-systemen vaak werken met vooraf ingestelde regels, maakt Neurocle gebruik van deep learning. Hierbij wordt het AI-model getraind met afbeeldingen, zodat het specifieke kenmerken en afwijkingen leert herkennen.

Dit maakt de software interessant voor productieomgevingen waarin producten visueel worden gecontroleerd op kwaliteit, volledigheid of beschadigingen.

Wat kun je met Neurocle controleren?

Neurocle ondersteunt verschillende vormen van automatische visuele inspectie.

Type inspectie	Voorbeeld in de foodindustrie
Defectdetectie	Beschadigde producten of afwijkingen aan oppervlakken herkennen
Objectdetectie	Ontbrekende producten of onderdelen in verpakkingen signaleren
Classificatie	Producten indelen op basis van visuele kenmerken of kwaliteitscategorieën
Segmentatie	Specifieke afwijkingen of productonderdelen nauwkeurig aanwijzen
Verpakkingscontrole	Afwijkingen in de positie of aanwezigheid van etiketten herkennen

Welke controles mogelijk zijn, hangt af van de toepassing, de beschikbare camerabeelden en het getrainde AI-model.

 

Handmatige kwaliteitscontrole versus AI Vision

Binnen veel productiebedrijven wordt kwaliteitscontrole nog gedeeltelijk handmatig uitgevoerd. Medewerkers beoordelen producten visueel en controleren of deze voldoen aan de gestelde kwaliteitseisen.

Hoewel deze werkwijze effectief kan zijn, is de beoordeling afhankelijk van factoren zoals concentratie, ervaring en vermoeidheid.

Vooral bij hoge productiesnelheden of kleine visuele afwijkingen kan het lastig zijn om iedere fout consequent te herkennen.

AI Vision biedt hiervoor een aanvullende mogelijkheid.

Vergelijking van inspectiemethoden	Handmatige kwaliteitscontrole	AI Vision
Uitvoering	Visuele beoordeling door medewerkers	Automatische analyse van camerabeelden
Consistentie	Kan variëren door vermoeidheid, ervaring of werkdruk	Herhaalbare beoordeling onder vergelijkbare omstandigheden
Complexe afwijkingen	Afhankelijk van ervaring en zichtbaarheid	AI-model kan worden getraind op specifieke afwijkingen
Aanpassingen	Nieuwe instructies of training	AI-model aanpassen of opnieuw trainen
Benodigdheden	Medewerkers en inspectieprocedures	Camera's, software, industriële hardware en trainingsdata

AI Vision hoeft menselijke kwaliteitscontrole niet volledig te vervangen. De technologie kan medewerkers juist ondersteunen door repeterende controles te automatiseren en mogelijke afwijkingen automatisch te signaleren.

Ontdek de mogelijkheden van Neurocle

Benieuwd hoe Neurocle kan helpen bij het voorkomen van productiefouten binnen jouw productieproces?

Ontdek de mogelijkheden van Neurocle bij HPS Industrial of vraag een proeflicentie van 30 dagen aan om de software zelf te testen.

Veelgestelde vragen over productiefouten voorkomen

Hoe kun je productiefouten voorkomen?

Productiefouten kunnen worden beperkt door productieprocessen te standaardiseren, regelmatig kwaliteitscontroles uit te voeren en afwijkingen vroegtijdig te signaleren. Automatische kwaliteitscontrole met AI Vision kan hierbij helpen door producten met camerabeelden en getrainde AI-modellen te inspecteren.

Wat zijn de meest voorkomende oorzaken van productiefouten?

Productiefouten kunnen ontstaan door verkeerde machine-instellingen, menselijke fouten, slijtage van onderdelen, afwijkingen in grondstoffen of onvoldoende kwaliteitscontrole.

Hoe werkt automatische kwaliteitscontrole met AI?

Bij automatische kwaliteitscontrole analyseren AI-modellen camerabeelden van producten. De modellen zijn getraind om bepaalde kenmerken en afwijkingen te herkennen, zodat mogelijke productiefouten automatisch kunnen worden gesignaleerd.

Kan Neurocle worden ingezet in de voedingsmiddelenindustrie?

Ja, Neurocle kan worden toegepast voor visuele inspectietaken binnen de voedingsmiddelenindustrie. Denk aan het herkennen van beschadigde producten, ontbrekende onderdelen in verpakkingen en afwijkingen bij de etikettering. De geschiktheid hangt af van de beschikbare beelden, de inspectie-eisen en de technische integratie.

Kan ik Neurocle eerst testen?

Via HPS Industrial kun je een proeflicentie van 30 dagen aanvragen om te onderzoeken of Neurocle geschikt is voor jouw toepassing.