Smart Printing: Wie KI-gestützte Bildinspektion den Druckprozess neu definiert
von Redaktion,
Die KI-basierte Fehlerklassifikation von EyeC hat gelernt,
verschiedene Fehlerarten voneinander zu unterscheiden.
Das System ist in der Lage, relevante Fehler von irrelevanten
zu trennen. Die akzeptablen Fehler führen nicht länger
zu unnötigem Ausschuss, gleichzeitig aber werden
kritische Fehler wie Farbflecken frühzeitig erkannt.
Die Druckindustrie steht schon immer vor der Herausforderung, möglichst effizient bei gleichzeitig höchster Qualität zu produzieren. Zu diesen beiden traditionellen Polen tritt die Notwendigkeit, die vorhandenen Ressourcen möglichst sparsam und nachhaltig zu nutzen. Im modernen Druckprozess sind diese drei Ziele nicht immer widerspruchsfrei erreichbar. Die Kunden erwarten eine makellose Druckqualität, die Druckereien müssen ihre Produktivität maximieren und zugleich Nachhaltigkeitsanforderungen erfüllen. So wird sich mit der neuen EU-Verpackungsverordnung (PPWR) die Verwendung von Bedruckstoffen mit einem hohem Rezyklatanteil deutlich erhöhen.
Diese Substrate mit vermehrten Materialeinschlüssen sind für die Effizienz eines Inspektionssystems nicht unproblematisch. Nicht zu vermeidende Materialeinschlüsse etwa führen durch das Erfassen potenziell zu einer Erhöhung von Makulatur, weil eine traditionelle Inspektion mit einer starren regelbasierten Klassifizierung von Fehlern mittels Form, Farbe oder Kontrast diese nicht zuverlässig und exakt genug von relevanten und behebbaren Fehlern unterscheiden kann.
Anzeige
Neue Maßstäbe durch KI-gestützte Fehlerklassifikation
Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. Die KI-basierte Fehlerklassifikation von EyeC geht einen anderen Weg und verwirft die klassische Methode, Fehler anhand einiger weniger Merkmale zu kategorisieren. Nimmt man etwa Flecken, so würde ein klassischer Ansatz alle zusammen in eine Sammelkategorie „Flecken“ packen, egal, ob diese eine Relevanz haben oder nicht. Man erreicht damit maximal einen Kompromiss zwischen Qualität und Produktivität.
Der Ansatz von EyeC hingegen stellt sich die Frage, welche Informationen sich zusätzlich hinter dem erkannten Objekt verbergen. Klar muss man wissen, was man findet, aber zusätzlich stellt man sich die Frage, warum diese Sache überhaupt da ist. Sprich: Man hat die Möglichkeit, den Ursprung eines Fehlers zu finden. Und durch die Nutzung der Information, des „Fehlerinhaltes“, kann man weitere Schlüsse ziehen. Doch wie funktioniert das?
Zunächst erhält die KI eine Fülle an Fehlerbildern unterschiedlichster Typen, diese werden analysiert und kategorisiert. Die KI „lernt“ dabei, Fehlerarten wie Farbflecken, Einschlüsse oder Butzen voneinander zu unterscheiden – mit fortschreitendem „Lernerfolg“ auf einem Niveau, das dem menschlichen Auge entspricht. Die Gruppe an Fehlern, an der die KI trainiert wurde, umfasst inakzeptable wie akzeptable Fehler. Wenn etwa Materialfehler exakt erkannt werden, können diese gesammelt als akzeptabel kategorisiert werden. Dem Nutzer des Inspektionssystem werden diese nicht mehr angezeigt. Das System ist in der Lage, relevante Fehler von irrelevanten zu trennen. Die akzeptablen Fehler führen nicht länger zu unnötigem Ausschuss, gleichzeitig aber werden kritische Fehler wie Farbflecken frühzeitig erkannt.
Effizienz und Nachhaltigkeit als Schlüsselvorteile
Dies führt zum zweiten Nutzen neben der reinen Makulaturvermeidung: Dem Bedienpersonal wird innerhalb der Inspektion die Möglichkeit gegeben, Fehlerquellen frühzeitig einzugrenzen und Maßnahmen zu ergreifen. Erkennt das System etwa Farbflecke, so kann zum Beispiel im Flexodruck gezielt Rakel und Rasterwalze geprüft werden, erkennt es Butzen, weist das auf Fehler im Klischee hin. Das System bietet also einen direkten Mehrwert, kann den Druckprozess weiter automatisieren, oder aber, soweit unterstützt, Reinigungs- und Wartungsprozesse selbsttätig starten.
So werden gezielt Ressourcen geschont und Produktionskosten gesenkt. Die präzise Fehleridentifikation steigert die Produktivität, irrelevante Fehlalarme werden vermieden. Die KI-basierten Systeme ermöglichen die schnelle Fehlerbehebung durch gezielte Handlungsempfehlungen – ein entscheidender Vorteil in Zeiten des Fachkräftemangels. Der Nutzen der KI-Technologie beschränkt sich dabei nicht nur auf die Druckprozesse selbst. Daten über die Qualität von Bedruckstoffen, etwa der Anteil an Materialeinschlüssen, bieten den Druckereien wertvolle Einblicke und können zur Optimierung von Lieferantenbeziehungen und zur Verbesserung der Lieferkette beitragen.
Mit der KI-gestützten Inspektionslösung zeigt der Hersteller EyeC, wie mit innovativer Technologie das angesprochene Spannungsfeld zwischen Qualität, Effizienz und Nachhaltigkeit optimal aufgelöst werden kann. Es werden nicht nur aktuelle Herausforderungen adressiert, sondern auch die Grundlage für langfristige Verbesserungen und Einsparungen gelegt.
Zum Autor dieses Beitrags: Dr. André Schwarz ist Director Marketing & Documentation bei der EyeC GmbH, einem Hamburger Hersteller von automatisierten und innovativen Druckinspektionslösungen entlang des gesamten Druckprozesses.
