In der Qualitätssicherung ist KI schon länger kein Zukunftsszenario mehr, sondern gelebte Realität. Sie findet sich in der automatisierten Bildverarbeitung, in Echtzeit-Analysen großer Datenbestände sowie in Softwaretools, die Fachkräften in der Dokumentation, Ursachenanalyse und Entscheidungsfindung zur Seite stehen.
Besonders verbreitet ist ihr Einsatz in der optischen Inspektion und bei bildgestützten Verfahren, etwa wenn es darum geht, Defekte wie Poren, Risse oder Einschlüsse in Bauteilen zu erkennen. Auch in der Mikroskopie oder in der Computertomographie spielt sie eine wachsende Rolle. In Unternehmen, die intensiv Daten verarbeiten, übernimmt KI vorbereitende Aufgaben – sie erstellt Fragenkataloge, generiert Dokumentationen oder schlägt mögliche Fehlerursachen vor. Zwar bleibt die Kontrolle durch Fachkräfte zwingend notwendig, doch bereits diese Unterstützung kann den Aufwand spürbar reduzieren.
Ein interessantes Bild ergibt sich auch im praktischen Laboralltag: Dort kann KI riesige Datenfluten durchforsten, die für den Menschen allein nicht mehr zu bewältigen wären. Das gilt etwa bei der Werkstoffanalyse oder bei quantitativen Auswertungen über große Flächen hinweg, wo KI eine unverzichtbare Hilfe geworden ist.
Die Kunst bei der Implementierung von KI ist es, tatsächlichen Nutzen zu schaffen und diesen in belastbarer Form in das CAQ-System und damit in den beruflichen Alltag der Software-Anwendenden zu integrieren. / Florian Schwarz, CAQ
Herausforderung Daten
So groß die Potenziale auch sein mögen, das Thema Datenqualität und -verfügbarkeit erweist sich als entscheidende Hürde. KI-Systeme sind nur so leistungsfähig wie die Datensätze, auf denen sie trainiert werden. Doch gerade im QS-Bereich mangelt es häufig an fehlerhaften Beispielen, die für ein robustes Modell benötigt werden. Fehler treten oft selten auf, oder es existiert nur ein Ungleichgewicht zwischen ‚guten‘ und ‚defekten‘ Bauteilen.
Mit KI können wir neue Applikationen ermöglichen und Workflows in der Messtechnik neu denken! / Dr. Christian Wojek, Zeiss IQS
Zudem zeigt sich, dass selbst menschliche Fachleute bei der Beurteilung desselben Defekts nicht immer übereinstimmen. Wenn drei Experten drei unterschiedliche Meinungen haben, wird auch die KI daraus kein eindeutiges Muster ableiten können. Ein Lösungsansatz besteht in der Generierung synthetischer Daten, die es erlauben, ausgewogene Datensätze künstlich aufzubauen. Doch auch hier ist Vorsicht geboten: Schlechte oder inkonsistente Labels führen zu falschem Training und schwächen das Modell.
Die zentrale Lehre: Daten sind das Herzstück jeder KI. Nur dort, wo Vielfalt, Qualität und Repräsentativität gewährleistet sind, können Systeme verlässlich arbeiten.
Unterstützung statt Ersatz
In fast allen Beiträgen wurde deutlich, dass KI in der Qualitätssicherung vor allem eines ist: ein Werkzeug zur Unterstützung, nicht zur vollständigen Automatisierung. Sie erleichtert Routinearbeiten, inspiriert durch unerwartete Vorschläge und hilft, Muster zu erkennen. Aber sie ersetzt weder Statistik noch klassische mathematische Methoden – und schon gar nicht die menschliche Expertise. Die KI ähnelt vielmehr einem neuen Mitarbeiter: Sie kann Aufgaben übernehmen und Vorschläge generieren, doch am Ende muss ein erfahrener Mensch die Ergebnisse prüfen, bewerten und freigeben. Wer sich blind auf das System verlässt, riskiert falsche Schlussfolgerungen und potenzielle Fehlentscheidungen.
Gerade im Bereich Ursachenanalyse zeigt sich der Nutzen: Während Fachkräfte viele Ursachen von Fehlern selbständig finden, ist der Aufwand groß. KI entlastet hier, indem sie Vorschläge liefert, von denen einige auch auf Ideen führen, die ein Mensch nicht unbedingt sofort bedacht hätte.
Wo KI an ihre Limitierungen stößt
Die Diskussion machte aber ebenso deutlich, dass es auch klare Grenzen gibt. Nicht überall ist KI die richtige Lösung.
- In stark strukturierten und mathematisch klar beschreibbaren Bereichen – etwa bei statistischen Prozessmodellen oder bei exakt kategorisierten Reklamationsdaten – bieten algorithmische Verfahren oft bessere und nachvollziehbarere Ergebnisse. Hier konnte KI bislang keine entscheidenden Verbesserungen liefern.
- In Bereichen mit unklaren, unstrukturierten Daten hingegen, wie Texten, Bildern oder großen Datenmengen, ist KI im Vorteil. Insbesondere für Bildverarbeitung, visuelle Defekterkennung und automatisierte Prüfungen ist sie heute schon unverzichtbar.
Auch als Assistenzsystem für die Messdatenaufnahme, die Planung von Messabläufen oder die virtuelle Konfiguration von optischen Mess- und Prüfsystemen bieten KI-basierte Lösungen erhebliches Potenzial für eine effiziente QS. / Dr.-Ing. Ira Effenberger, Fraunhofer IPA
Ein kritischer Punkt betrifft die Rückführbarkeit. Während KI in der Lage ist, Defekte zu segmentieren und reproduzierbare Ergebnisse in der Fehlerklassifizierung zu liefern, ist sie für metrologisch exakte Messungen bislang ungeeignet. Der Grund: Verbesserungsalgorithmen verändern teilweise die Rohdaten, was Messergebnisse verzerren kann. In hochgenauen Prozessen, bei denen Mikrometerpräzision entscheidend ist, bleiben klassische Verfahren überlegen. Damit ergibt sich ein differenziertes Bild: KI hat in der Qualitätssicherung enorme Stärken, ist aber kein Allheilmittel. Der richtige Einsatzort entscheidet über den Nutzen.
Mensch und KI im Zusammenspiel
Ein zentrales Fazit lautet daher: Ohne den Menschen geht es nicht. KI kann unterstützen, entlasten und inspirieren – sie bleibt aber ein Werkzeug, das auf menschliche Validierung angewiesen ist. Die richtige Haltung besteht darin, KI wie einen Assistenten zu verstehen. Ergebnisse müssen überprüft werden, ähnlich wie bei einer neuen, unerfahrenen Fachkraft, die sich erst beweisen muss. Vertrauen entsteht durch wiederholte Anwendung, Validierung und den Vergleich mit etablierten Methoden. Damit geht es in der Qualitätssicherung künftig weniger darum, den Menschen durch KI zu ersetzen, sondern darum, dessen Arbeit effizienter und präziser zu machen. Die Kombination aus Erfahrung, Fachwissen und digitalen Tools wird zur Basis moderner Prüf- und Analyseverfahren.
Fazit: Potential mit klaren Grenzen
Der Control Quality Talk 2025 hat gezeigt, dass KI in der Qualitätssicherung längst Realität ist. In Bereichen wie Bildverarbeitung, optischen Inspektionen und Datenanalysen bietet sie immense Vorteile und verändert Arbeitsweisen schon heute spürbar. Der Einsatz in hochpräzisen, rückführbaren Messungen ist dagegen begrenzt und sollte mit Vorsicht betrachtet werden. Die größten Herausforderungen bestehen in der Bereitstellung hochwertiger Daten, der Schaffung von Vertrauen und Akzeptanz sowie im differenzierten Einsatz dieser Technologie. Dort, wo sie klug integriert wird, liefert sie erhebliche Effizienzgewinne und eröffnet neue Perspektiven. Die Kernaussage steht: KI ist kein Ersatz, sondern eine Ergänzung der menschlichen Expertise. Wer sie gezielt und verantwortungsvoll einsetzt, erschließt neue Chancen ohne bewährte Verfahren leichtfertig aus den Augen zu verlieren.
Teilnehmer
Dr. Timo Bernthaler, Geschäftsführer, Matworks GmbH
Dr.-Ing. habil. Ralf Christoph, Geschäftsführer und Inhaber von Werth Messtechnik
Dr.-Ing. Ira Effenberger, Bereichsleiterin KI & Maschinelles Sehen, Fraunhofer IPA
Florian Schwarz, CEO, CAQ AG Factory Systems
Dr. Christian Wojek, Head of AI, Zeiss IQS
![Die [me] – mechatronik & engineering wird digital](https://cdn.tedo.be/tedo-mu/wp_uploads/sites/10/2026/03/Unbenannt.jpeg)
