Es geht nicht nur um die Fehlererkennung – entscheidend ist, was danach passiert
Der Engpass, über den kaum jemand spricht
von Redaktion Etiketten-Labels,
In der Produktion ist das Erkennen von Fehlern nur die halbe Arbeit. Die andere Hälfte besteht darin, zu entscheiden, wie mit ihnen umgegangen wird. Jede mit AVT geprüfte Rolle wird mit einem Protokoll aller von der Kamera erkannten Fehler ausgegeben. Grundlage dafür ist eine Inspektionstechnologie, die immer leistungsfähiger wird – auch bei Substraten und Geschwindigkeiten, die zunehmend höhere Anforderungen stellen.
Doch jemand muss dieses Protokoll weiterhin Punkt für Punkt durchgehen und entscheiden, ob ein Fehler die Ware verkäuflich macht oder ob das fehlerhafte Material am Rollenschneider entfernt werden muss. Gerade bei kurzen Auflagen und häufig wechselnden Aufträgen wird dieser Arbeitsschritt unbemerkt zum langsamsten Prozessabschnitt im gesamten Lebenszyklus einer Rolle.
Der Druck nimmt weiter zu: Auflagen werden kürzer, die Zahl der Versionen pro SKU steigt und die Zeitfenster für die Auslieferung werden enger. Die Stärke des Etikettenmarktes – viele unterschiedliche Aufträge in kleinen Mengen produzieren zu können – wird damit gleichzeitig zum Engpass am Rollenschneider. Die Fehlererkennung entwickelt sich weiter. Der nächste Produktivitätsschub liegt in der Entscheidung, wie mit den erkannten Fehlern umgegangen wird.
AutoEdit AI: Die Entscheidungsinstanz nach der Kamera
AutoEdit AI ist eine ergänzende KI-Lösung für die 100-Prozent-Inspektionsplattformen von AVT. Sie ersetzt die Kamera nicht, sondern übernimmt die anschließende Bewertung. Fehler, die als verkäuflich eingestuft werden, werden dem Bediener nicht mehr angezeigt. Nicht verkäufliche Fehler werden direkt für die Entfernung am Rollenschneider markiert. Nur Fälle, bei denen tatsächlich eine menschliche Beurteilung erforderlich ist, werden dem Bediener zur Prüfung vorgelegt.
Das Ergebnis in der Produktion ist einfach: kürzere Fehlerlisten, schnelleres Editieren und konsistente Entscheidungen über verschiedene Schichten hinweg.
Auf Basis der Branche trainiert – nicht nur eines Betriebs
AVT hat AutoEdit AI zentral trainiert. Grundlage sind Tausende realer Produktionsläufe bei unterschiedlichen Verarbeitern, Substraten und Endmärkten – von Wein- und Spirituosenetiketten bis hin zu Pharmakartons. Ein einzelner Betrieb verfügt nicht über genügend unterschiedliche Entscheidungssituationen, um ein Modell auf diese Weise zu trainieren. AVT kann dagegen auf Erfahrungen aus der gesamten Branche zurückgreifen.
Verbesserungen werden den Verarbeitern regelmäßig über Software-Updates zur Verfügung gestellt. Damit profitiert jeder Standort von den Erfahrungen, die das Modell aus der gesamten Branche gewonnen hat. Gleichzeitig verbleiben die unternehmenseigenen Auftragsdaten beim jeweiligen Kunden.
Der Bediener hat das letzte Wort
Bei jedem Fehler, bei dem sich das Modell nicht sicher genug ist, wird die Entscheidung an den Bediener weitergeleitet. PrintFlow Manager protokolliert zudem jede Entscheidung. Qualitätsverantwortliche können dadurch die Historie einer Rolle nachvollziehen und sehen, wie die jeweilige Entscheidung zustande gekommen ist.
Für Verarbeiter von Pharma-, Lebensmittel-, Kosmetik- und Healthcare-Produkten bietet dieses Protokoll eine nachvollziehbare Dokumentation. Sie ergänzt die Nachweise, die Qualitätsteams bereits für Kundenaudits erstellen, und führt maschinelle und menschliche Entscheidungen in einem gemeinsamen Datensatz zusammen.
Software-Upgrade statt neuer Maschine
AutoEdit AI läuft innerhalb von PrintFlow Manager auf den Bildschirmen, die Bediener bereits nutzen – auf bestehenden Argus-, Apollo- und Helios-Installationen. Eine zusätzliche Station oder eine neue Benutzeroberfläche ist nicht erforderlich. Damit verkürzt sich auf jeder Rolle die Zeit zwischen Inspektion und Weiterverarbeitung.
Erfahren Sie, wie AutoEdit AI auf Argus-, Apollo- und Helios-Installationen funktioniert: avt-inc.com/autoedit-ai
