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– Branche Naturprodukte

KI-gestützte Qualitäts­sicherung für Holz, Stein, Fliesen und Keramik – Perfektion für natürliche und heterogene Produkte.

Natürliche Vielfalt begeistert durch ihre Einzigartigkeit. Gleichzeitig stellen sie Hersteller vor besondere Herausforderungen in der Qualitätssicherung, da Einschlüsse, Risse, Verfärbungen oder Glasurfehler die Optik beeinträchtigen und zu Ausschuss, Nacharbeit oder Reklamationen führen können. Hinzu kommen typische Verarbeitungsfehler wie Brandstellen, Schleifspuren, Polierfehler, Abplatzungen oder ungleichmäßige Beschichtungen, die die Wertigkeit eines Produkts mindern.

KI in der Holzindustrie entdecken

Künstliche Intelligenz schafft eindeutige Standards für einzigartige Produkte.

Für höchste Produktqualität ist die Bildverarbeitung und -analyse entscheidend, um zwischen natürlichen Abweichungen und echten Fehlern zu unterscheiden, Chargenkonsistenz sicherzustellen und gleichzeitig komplexe Normen und Prüfverfahren einzuhalten. Genau hier setzt unsere deep learning basierte, KI-gestützte Inspektionssoftware an. Sie ermöglichen eine objektive, hochpräzise und reproduzierbare Oberflächeninspektion, die unabhängig von subjektiven Einschätzungen funktioniert. Mit intelligenten Algorithmen werden Eigenschaften wie Risse, Astlöcher, Verfärbungen, Strukturabweichungen oder Vollständigkeiten präzise geprüft. So lassen sich Fehler in den Maschinen sowohl während der Produktion durch In-Line-Inspektion als auch in der End-of-Line-Prüfung  zuverlässig erkennen.

Die Cloud-Plattform dient der Entwicklung von KI-Modellen individuell und effizient für jede Anwendung. Sie wird initial mit bekannten Merkmalen trainiert und kann durch Interaktion mit Mitarbeitern kontinuierlich verbessert werden. So passt sie sich neuen Produktarten, Anwendungen und Fertigungsbedingungen flexibel an und macht Qualitätsentscheidungen weltweit standardisiert.

Bilder industrieller Kameras werden mit den trainierten Modellen autark, on-premise und in Echtzeit analysiert, Fehlermuster mit höchster Präzision erkannt und Produkte objektiv bewertet.

Die Vorteile für Hersteller liegen auf der Hand: Weniger Ausschuss und Nacharbeit senken Material- und Produktionskosten, während konstante Qualität und makellose Optik eine klare Differenzierung im Wettbewerb ermöglichen. Premium-Qualität stärkt die Margen und steigert gleichzeitig das Vertrauen der Kunden in die Marke. Des weiteren werden Prozesse effizienter, Fehlerquoten sinken und die kontinuierliche Analyse von Bilddaten liefert wertvolle Erkenntnisse zur proaktiven Prozessoptimierung. Nicht zuletzt leisten Hersteller mit weniger Abfall und geringerem Energieeinsatz einen aktiven Beitrag zur Nachhaltigkeit und zur Erfüllung von ESG-Anforderungen.

Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei vielfältig: Von Massivholz, Parkett, Laminat, Spanplatten und lackierten Materialien über Küchenfronten, Türen und Fenster bis hin zu Betonplatten und Fliesen – die 36ZERO Vision KI ist materialübergreifend anwendbar und flexibel skalierbar.

Mit dieser Technologie kombinieren Unternehmen höchste Präzision in der Qualitätssicherung mit Effizienzsteigerung und nachhaltiger Wertschöpfung – und sichern sich so einen entscheidenden Vorsprung im Wettbewerb.

Typische Fehlerarten bei
natürlichen und heterogenen Produkten:

1. Natürliche und materialbedingte Fehler

  • Farbabweichungen:
    Natürliche Schwankungen im Rohmaterial (Steinadern, Fliesenbrand).
  • Strukturunterschiede:
    Ungleichmäßige Maserung, Aderungen oder Einschlüsse im Naturstein.
  • Einschlüsse & Poren:
    z.B. Quarzeinschlüsse im Granit, Porigkeit im Kalkstein, Harzgallen.
  • Risse & Sprünge:
    Trocknungsrisse im Holz, Haarrisse im Stein oder gebrannte Fliesen und Beton.
  • Verfärbungen / Fleckenbildung:
    Pilzbefall, Oxidationen (z. B. Eisenflecken im Stein), natürliche Mineralverläufe.

2. Produktions- und Verarbeitungsfehler

  • Holz:

    • Brandstellen durch stumpfes Werkzeug oder falsche Schnittgeschwindigkeit.
    • Ausreißen, Splittern an Kanten und Flächen.
    • Schleifflecken / Schleifspuren durch ungleichmäßiges Schleifen.
    • Kleber-, Leim- oder Lackflecken. Ungleichmäßige Beiz- oder Lackaufnahme.

  • Naturstein:

    • Polierfehler
    • Schnittspuren von Säge oder Wasserstrahl.
    • Abplatzungen / Kantenabbrüche durch Transport oder Bearbeitung.
    • Ungleichmäßige Fugenbilder bei Verlegung.
    • Oberflächenverätzungen durch falsche Reinigungsmittel (z. B. Säure bei Kalkstein).

  • Fliesen / Keramik / Beton:

    • Fehler im Nass- und Trockenprozess (Risse, Kantenbrüche)
    • Glasurfehler (Blasen, Nadelstiche, matte Stellen).
    • Brennflecken / Farbabweichungen durch ungleichmäßigen Brand.
    • Haarrisse (Craquelé) in der Glasur.
    • Dekorfehler bei bedruckten Fliesen (versetzte Muster, Unschärfe).

Herausforderungen
für das Qualtäts­manage­ment

Natürliche Materialvariabilität

Schwankungen in Farbe, Struktur, Maserung oder Aderung sind unvermeidbar

Visuelle Fehlererkennung & Beurteilung

Viele Fehlerarten sind rein optisch (Farbabweichung, Glanzunterschiede, Flecken, Glasurfehler) und werden manuell beurteilt.

Chargen- und Loskonsistenz

Abweichungen zwischen Produktionslosen führen zu Reklamationen.

Schwankende Rohstoffqualität & Lieferkette

Naturprodukte sind abhängig von Abbaugebiet, Saison, Lagerbedingungen und Transport.

Kundenerwartungen vs. Realität

Kunden erwarten „perfekte Oberflächen“ bei gleichzeitig „authentisch“ wirkenden Naturprodukten.

Normen & Prüfverfahren

Automatische Fehlererkennung muss komplexe Regelwerke (DIN/EN-Normen) umsetzen.
bruch_kante_facette
An der Facettenkante ist ein Bruch erkennbar, der durch mechanische Beschädigung beim Fräsvorgang entstanden ist.
farbabweichung
Die Dielenoberfläche zeigt eine deutliche Farbabweichung, verursacht durch Unterschiede im Holzbild oder ungleichmäßige Oberflächenbehandlung.
deformierung_nut
Die Nut ist verformt, was auf fehlerhafte Werkzeugführung oder zu hohen Anpressdruck während der Produktion hinweist.

Mehrwert durch 
KI-gestützte Qualitäts­sicherung

  • Weniger Ausschuss & Nacharbeit → Material- und Produktionskosten sinken, da weniger Teile aussortiert oder nachbearbeitet werden müssen.
  • Stärkere Wettbewerbsdifferenzierung → Hersteller können sich durch konstante, makellose Optik abheben.
  • Bessere Preisgestaltung & Margen → Premium-Qualität rechtfertigt höhere Verkaufspreise und steigert die Profitabilität.
  • Optimierte Prozesse & Effizienz → Verbesserte Produktionskontrolle senkt Fehlerquoten, spart Energie, Zeit und Ressourcen.
  • Höhere Kundenzufriedenheit & Markenimage → Weniger Reklamationen, positiveres Erscheinungsbild, Vertrauen in gleichbleibende Qualität.
  • Nachhaltigkeits- und Umweltvorteile → Weniger Abfall und Energieeinsatz durch weniger Ausschuss → stärkt Nachhaltigkeitsprofil und ESG-Bilanz.
KI Lösungen unverbindlich anfragen

KI – Anwendungen für Holz, Stein, Fliesen, Keramik

  • 1 // Breites Spektrum an Inspektionsverfahren:
    Inspektion von Holzoberflächen, Risserkennung, Astlocherkennung, Verfärbungsanalyse, Waldkantenerfassung sowie Vollständigkeitsprüfungen (Sägewerk, etc.)
  • 2 // Materialübergreifende Anwendbarkeit:
    Autmatische Analyse von Massivholz, Parkett, Laminat, Spanplatten, lackierten Materialien, Küchenfronten, Türen, Fenstern, Betonplatten und Fliesen.
  • 3 // Automatisierte Fehler- und Abweichungserkennung:
    Künstliche Intelligenz identifiziert zuverlässig optische Mängel wie Risse, Astlöcher, Abplatzungen, Flecken oder Glasurfehler.
  • 4 // Objektive Qualitätsbewertung:
    Reduzierung subjektiver Unterschiede bei der Sichtprüfung, konsistente Ergebnisse über alle Produktionslinien hinweg.
  • 5 // In-Line und End-of-Line Inspektion:
    Prüfung während der Produktion (In-Line) zur sofortigen Prozesskorrektur, sowie End-of-Line Kontrolle vor der Auslieferung.
  • 6 // Sicherstellung von Chargenkonsistenz:
    Überwachung von Farb- und Strukturgleichheit.
  • 7 // Datenbasierte Prozessoptimierung:
    Kontinuierliche Auswertung großer Bild- und Produktionsdatenmengen liefert Erkenntnisse über Fehlerursachen und ermöglicht proaktive Qualitätssteigerung.
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