KI-gestützte End-of-Line-Inspektion fertiger Türen

Wenn am Ende der Linie nichts mehr durchrutschen soll

Am Ende der Fertigungslinie entscheidet sich, ob eine Tür wirklich auslieferbar ist: Oberfläche, Verglasung, Bänder, Schloss, Dichtungen – alles muss zueinander und zum Auftrag passen. Je höher die Variantenvielfalt, desto schwieriger wird eine rein manuelle End-of-Line-Prüfung.

Andere Industrien (z. B. Automobil, Modulbau) setzen hier bereits KI-basierte Systeme ein, die fertig montierte Bauteile in Echtzeit prüfen.

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Die Ausgangssituation: Manuelle EOL-Prüfung mit Zeitdruck

Typische Situation:

• Mitarbeitende prüfen Türen auf sichtbare Schäden, korrekte Ausstattung und Maßhaltigkeit.
• Checklisten werden abgearbeitet, aber Zeitdruck ist hoch.
• Fehler wie fehlende Bänder, falsche Schlossvarianten, kleine Lackschäden oder falsche Verglasung werden trotz Kontrolle gelegentlich erst beim Kunden entdeckt.

Die Prüfung ist wichtig, aber gleichzeitig ein Engpass – und stark von Erfahrung und Tagesform abhängig.

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Das Zielbild: 100 % Endkontrolle mit System

Ziele eines Türenwerks:

• Jede fertige Tür wird konsistent geprüft.
• Ausstattung und Optik werden mit den Auftragsdaten abgeglichen.
• Die End-of-Line-Prüfung wird schneller und gleichzeitig sicherer.
• Fehler werden intern gefunden, nicht beim Kunden.

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Die Lösung

Ein KI-gestütztes EOL-Inspektionssystem funktioniert aus Anwendersicht so:

• Multikamera-Setup: Die Tür wird von vorne, hinten und ggf. an der Kante aufgenommen.
• Bauteilerkennung: Die KI erkennt, ob alle vorgesehenen Komponenten vorhanden sind (z. B. Anzahl und Position der Bänder, Schloss, Drückerbohrung, Glasfeld, Dichtungen).
• Abgleich mit Auftrag: Die Lösung verknüpft die Bilddaten mit dem Auftrag (z. B. über Barcode/Etikett) und prüft: „Soll diese Tür verglast sein? Welche Schlossvariante war bestellt? Welche Bandpositionen sind vorgesehen?“
• Prüfentscheid: Das System markiert Auffälligkeiten – die finale Freigabe kann je nach Setup automatisiert oder durch QS erfolgen.

Auch hier bleibt die technische Umsetzung (Architektur, Modelle) im Blog eine Black Box – du beschreibst nur, was die Lösung kann, nicht wie sie intern aufgebaut ist.

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Ergebnisse & Mehrwert

Typische Nutzenargumente, die sich aus vergleichbaren Projekten ableiten lassen:

• Weniger Durchrutscher, da jede Tür geprüft wird.
• Entlastung der Prüfenden, die sich auf echte Grenzfälle konzentrieren.
• Bessere Nachvollziehbarkeit dank Bild- und Prüfhistorie je Tür.
• Stabilere Lieferqualität und weniger Eskalationen mit Kunden.

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Learnings & Stolpersteine

Erfahrungspunkte aus End-of-Line-Projekten:

• Die Verknüpfung mit den Auftragsdaten ist ein kritischer Erfolgsfaktor.
• Es ist sinnvoll, mit einem klar abgegrenzten Sortiment (z. B. Standard-Innentüren) zu beginnen.
• Die Definition von Fehlercodes und Rollen („Was darf die KI automatisch sperren, was muss ein Mensch entscheiden?“) muss früh gemeinsam erarbeitet werden.

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Voraussetzungen

Technisch

• Eindeutige Identifikation jeder Tür (z. B. Barcode, RFID oder Etikett mit Auftragsnummer).
• Platz für Kameras und Beleuchtung an der End-of-Line.
• Schnittstellen zu ERP/MES für Auftragsdaten und Rückmeldungen.

Organisatorisch

• Klare Verantwortung für Freigaben (Produktion, QS).
• Abgestimmter Fehlerkatalog (Oberfläche, Ausstattung, Maße).

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