Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Produktion“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Kundenbedürfnisse/ Kundenbeziehungen, des Informationsflusses (Qualität, Verfügbarkeit, Transparenz), des Innovationsgrades, des wirtschaftlichen Erfolges (Umsatz, Gewinn und Marktanteile).
Zukünftig sollen zusätzliche Proben systematisch erfasst und automatisch bewertet werden, da eine manuelle Auswertung langfristig zu aufwendig wäre.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie viele Datensätze werden für das Training der Software benötigt?
- Sind die Ergebnisse mit den bisherigen Auswertungen vergleichbar?
- Sind die Ergebnisse reproduzierbar?
Projektdetails
Das Unternehmen
Die CCT GmbH aus Ostfildern ist ein Spezialist für funktionale Beschichtungen auf Basis chemischer oder elektrochemischer Verfahren von Bauteilen. Mit modernen Verfahren verleiht sie Oberflächen funktionale Eigenschaften, die von erhöhter Verschleißfestigkeit bis hin zu verbesserten Reibwerten reichen. Ein wichtiges Geschäftsfeld ist die Einlagerung von Diamantpartikeln, um Bauteile leistungsfähiger zu machen. Als KMU mit hoher technologischer Expertise arbeitet CCT eng mit Kunden aus verschiedenen Branchen zusammen und setzt dabei auf innovative Ansätze.
Die Herausforderung
Die Qualitätskontrolle erfolgte bisher manuell am Mikroskop. Fachkräfte schätzten die Einlagerungsrate auf den Oberflächen, was viel Zeit und Erfahrung erforderte. Dieses Verfahren war nicht nur aufwendig, sondern auch schwer objektiv nachzuvollziehen. Zudem stellt der Fachkräftemangel eine wachsende Herausforderung dar. Für das KMU wurde es entscheidend, eine Lösung zu finden, die sowohl effizienter als auch verlässlicher ist und den steigenden Kundenanforderungen gerecht wird.
Die Lösung
Gemeinsam mit den DITF, Zentrumspartner, hat CCT ein KI-gestütztes Verfahren entwickelt, das Mikroskopaufnahmen automatisch analysiert. Die Künstliche Intelligenz bewertet die Einlagerungsrate von Diamanten in chemischen Nickelbeschichtungen und liefert Ergebnisse, die mit denen von Experten vergleichbar sind. Damit wurde ein Konzept geschaffen, das manuelle Prüfungen ergänzt und zugleich objektiver macht.
Die Umsetzung
Im Projekt wurden vorhandene Mikroskopaufnahmen in viele kleinere Bildausschnitte zerlegt und von Experten bewertet. Aus diesen Daten entstand ein Trainingssatz für ein neuronales Netzwerk, das mit jeder Iteration präzisere Ergebnisse liefern konnte. Durch die Kombination vieler Teilbewertungen entstand ein robustes Modell, das Schwankungen innerhalb einer Probe berücksichtigt. Die KI erwies sich als stabil und reproduzierbar – ein deutlicher Vorteil gegenüber rein manueller Kontrolle.
Die nächsten Schritte
Nach dem Projekt plant CCT, die Datenbasis deutlich zu erweitern, um die Genauigkeit weiter zu steigern. Zukünftig sollen zusätzliche Proben systematisch erfasst und automatisch bewertet werden, da eine manuelle Auswertung langfristig zu aufwendig wäre. Das Unternehmen will das entwickelte Verfahren Schritt für Schritt in die Qualitätsprozesse
integrieren und so Effizienz, Objektivität und Nachhaltigkeit erhöhen.




