Wie KI die Qualitätskontrolle in der Automobilindustrie verändert

Mängel in der Qualitätssicherung sind teuer. 2025 zahlten US-amerikanische Fahrzeughersteller 20,81 Milliarden US-Dollar an Garantieansprüchen; außerdem wurden laut der National Highway Traffic Safety Administration mehr als 29 Millionen Fahrzeuge zurückgerufen. Jeder dieser Fälle ging auf ein fehlerhaftes Bauteil zurück, das übersehen oder nicht ordnungsgemäß geprüft worden war – sei es aufgrund eines Fehlers bei der Konstruktion und/oder Prüfung oder aufgrund eines Problems, das erst nach der Auslieferung des Fahrzeugs an einen Kunden auftrat.

Bei der Suche nach Fehlern in der Produktionslinie spielen viele zunehmend komplexe Faktoren eine Rolle. Funktionen, die früher mechanisch waren, werden heute softwaregesteuert; zugleich gelten für mechanische Bauteile und EV-Batterien engere Toleranzen, sodass kaum Spielraum für Fehler bleibt. Hinzu kommt, dass globale Lieferketten Schwankungen mit sich bringen, die ein einzelnes Werk nicht vollständig kontrollieren kann. All das macht es wichtiger denn je, den richtigen Prozess zur Erkennung von Fehlern in der Produktionslinie einzurichten. 

Künstliche Intelligenz eröffnet Qualitätsteams neue Möglichkeiten. Statt nach der Produktion nur Stichproben von Bauteilen zu prüfen und zu hoffen, dass keine Probleme unentdeckt bleiben, können Hersteller nun jedes Bauteil in Echtzeit überwachen und Trends oder Abweichungen erkennen, bevor daraus Fehler werden. Ich arbeite seit Jahren mit Automobil-, Reifen- und Batterieherstellern an diesen Herausforderungen und möchte erläutern, was sich tatsächlich verändert und was nötig ist, damit solche Programme erfolgreich sind.

Probleme erkennen, bevor sie sich verschärfen

Die größte Veränderung, die KI für die Qualitätskontrolle mit sich bringt, ist der Umfang. Wenn Sie alle Produkte in Ihrer Produktionslinie prüfen, können Sie Abweichungen erkennen, bevor daraus Fehler werden. Irren ist menschlich: Wenn Sie nur Stichproben Ihrer Produktionslinie prüfen und sich bei der Sichtkontrolle Ihrer Produkte auf Menschen verlassen, können Abweichungen unentdeckt bleiben. Das kann an menschlichen Fehlern liegen, etwa wenn ein Defekt mit bloßem Auge nicht zu erkennen ist, oder an einsetzender Ermüdung, durch die Mitarbeitende weniger aufmerksam arbeiten als zu Beginn ihrer Schicht.

Die Fortschritte bei Kameras und KI sowie ihr Zusammenspiel können für die Automobilbranche erhebliche Vorteile bringen. Sie können nicht nur mehr Fehler in Ihrer Produktionslinie erkennen, sondern vor allem auch Probleme, bevor sie auftreten. Hersteller nutzen KI bereits, um bei virtuellen Tests Fehler zu erkennen und dadurch mögliche Ausfälle vorherzusagen sowie neue Tests für ihre Produkte zu entwickeln. Darüber hinaus können Sie mit KI in Ihrer Produktionslinie mehr Fehler erkennen als je zuvor. Eine Studie von McKinsey zeigte, dass Hersteller durch den Einsatz von KI in ihrer Produktionslinie 90 % mehr Fehler erkennen konnten.

Prüfverfahren, die sich selbst verbessern

Mehr Fehler zu erkennen, ist nur ein Teil der Entwicklung. Die zweite Veränderung: KI-gestützte Prüfverfahren werden mit der Zeit besser, statt unverändert zu bleiben. Es werden nicht nur mehr Fehler gefunden; ein KI-gestütztes System analysiert auch sämtliche eingelesenen Daten und lernt daraus. Mit KI lassen sich Maschinenleistungen vorhersagen und Abweichungen von den Sollwerten erkennen. Weichen Ihre Maschinen zunehmend von den Toleranzgrenzen ab, können Sie das System benachrichtigen und es die Maschinenparameter anpassen lassen, damit die Leistung wieder innerhalb der Toleranzen und die Produkte wieder innerhalb der Spezifikationen liegen.

Ein Beispiel aus der Reifenindustrie ist das Spleißen. Mit KI und Bildverarbeitung im Spleißprozess können Sie die Zahl der Spleiße außerhalb der Toleranz verringern und zugleich die Leistung verbessern. Ein Beispiel aus der Automobilindustrie ist die Verbesserung von Spaltmaß und Bündigkeit im Karosserie- oder Schweißbereich. Da das System aus aktuellen und historischen Daten gelernt hat, weiß es, wie ein guter Spleiß und die richtigen geometrischen Toleranzen aussehen. Es beginnt dann, die Prozessparameter der Maschinen und die Robotik in Echtzeit anzupassen, damit die Toleranzen eingehalten werden. Diese Lernschleife unterscheidet moderne KI-gestützte Prüfverfahren von früheren Automatisierungslösungen. Die Standards bleiben über verschiedene Schichten, Produktionslinien und sogar Werke in unterschiedlichen Regionen hinweg einheitlich. Das ist wichtig für Reifen- und Automobilhersteller, die weltweit an mehreren Standorten dieselben Systeme und Modelle einsetzen.

Von der Absicherung zum strategischen Vorteil

Lange Zeit galt Qualitätskontrolle als Schutzmaßnahme: Eine abschließende Prüfung sollte verhindern, dass mangelhafte Bauteile die Kunden erreichen. KI macht sie zu einem strategischen Hebel. 

Sie können nicht nur mehr Fehler erkennen, sondern auch herausfinden, wo sie auftreten. Ein besseres Verständnis Ihrer Prozesse hilft Ihnen, Trends zu erkennen und Probleme zu beheben, bevor sie sich verschärfen. Wenn Sie wissen, wo diese Fehler auftreten, können Sie Ihre Erstausbeute steigern und Ausschuss sowie Nacharbeit verringern. Sinkt der Aufwand für Ausschuss und Nacharbeit, lässt sich außerdem der Durchsatz erhöhen.

Die hier relevanten Kennzahlen sind nicht ungewöhnlich: Erstausbeute, Ausschuss- und Nacharbeitsquote, Kundenbeschwerden und Prüfgenauigkeit gab es schon vor der KI. Verändert hat sich, wie schnell und zuverlässig Hersteller diese Kennzahlen erfassen und darauf reagieren können. Ein Fehler, der noch in der Produktionslinie erkannt wird, verursacht deutlich geringere Kosten als einer, der erst nach der Montage auffällt. Und ein nach der Montage entdeckter Fehler kostet wiederum deutlich weniger als einer, der den Kunden erreicht und zu einem Garantieanspruch oder Rückruf führt.

Warum so viele KI-Programme ins Stocken geraten

Natürlich geschieht nichts davon automatisch. Nur weil Sie Kameras und KI-Software kaufen, heißt das noch lange nicht, dass Sie mehr Fehler erkennen werden. Hersteller, denen die erfolgreiche Einführung solcher Verfahren gelungen ist, sind dabei einige entscheidende Dinge anders angegangen. Sie identifizierten einen konkreten Schwachpunkt in ihrer Fertigungslinie und versuchten, ihn mithilfe von KI zu beheben, statt sich zunächst auf KI zu stürzen und nach möglichen Anwendungsfällen zu suchen. Außerdem stellten sie sicher, dass sie messbare Ziele hatten, an denen sie ihre Ergebnisse messen konnten. Sobald Sie wissen, dass Ihr Pilotprojekt erfolgreich ist, können Sie prüfen, ob sich das Verfahren auf weitere Bereiche Ihrer Fertigungslinie ausweiten lässt.

Außerdem sollten Sie sicherstellen, dass die nötigen Kompetenzen in Ihrem Team vorhanden sind. Vielleicht kennt Ihr Qualitätsteam den Prozess in- und auswendig, hat aber noch nie mit maschinellem Lernen gearbeitet. Oder Ihr Data-Science-Team ist mit maschinellem Lernen bestens vertraut, weiß aber nicht, was in Ihrer Fertigungslinie vor sich geht. Wenn Sie diese funktionsübergreifenden Kompetenzen mit Erfahrung darin verbinden, wie sich Verfahren skalieren lassen, können Sie sie in Ihrer Fertigungslinie und im gesamten Betrieb einsetzen.

Wie es weitergeht

Qualität war im Automobilbau schon immer entscheidend für den Ruf eines Herstellers. Ein einziger Fehler, der auf den Markt gelangt, kann Rückrufaktionen mit Kosten in Höhe von Hunderten Millionen Dollar auslösen und das Vertrauen der Kunden, das über Jahre gewachsen ist, erschüttern. KI bietet die Möglichkeit, solche Fehler früher zu erkennen, ihre Ursachen zu verstehen und ihr erneutes Auftreten zu verhindern – über alle Fertigungslinien und Werke hinweg, statt sie einzeln nacheinander anzugehen.

Hersteller, die heute echten Nutzen aus KI ziehen, sind nicht unbedingt diejenigen mit der fortschrittlichsten Technologie. Es sind vielmehr diejenigen, die Qualität als ein System betrachten, das es zu verstehen und kontinuierlich zu verbessern gilt, und KI als einen Teil dieses Systems einsetzen, nicht als dessen Ganzes. Während sich Fahrzeugarchitekturen weiterentwickeln und die Produktionsmengen weiter steigen, wird diese systematische Vorgehensweise immer wichtiger.