Angesichts steigender regulatorischer Anforderungen, des hohen Konkurrenzdrucks sowie des vorherrschenden Fachkräftemangels sind ressourcenschonende Methoden im Qualitätsmanagement essentiell, um die Wettbewerbsfähigkeit von Medizintechnikunternehmen zu gewährleisten.
Der Demonstrator wurde konzipiert, um kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) die Schritte der Fehlerdetektion von Medizinprodukten als Bestandteil der Qualitätskontrolle mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu veranschaulichen.
Der Demonstrator bietet einen umfassenden Einblick in den Prozess der Datenerfassung und -aufbereitung sowie des Trainigs von Convolutional Neural Networks (CNNs). Die leistungsfähigkeit der KI, fehlerhafte Stellen an Bauteilen zu erkennen und somit einen bedeutsamen Beitrag zur Qualitätssicherung zu leisten, wird demonstriert. Besonders hervorgehoben ist der Einsatz von Transfer-Learning-Methoden, die selbst bei begrenzten Trainingsdatenmengen im Herstellungsprozess von Medizinprodukten eine verbesserte Fehlererkennung ermöglichen.
Der Demonstrator schafft Möglichkeiten für präzisere und effizientere Qualitätskontrollen, was letztendlich zu einer verbesserten Qualität der hergestellten Medizinprodukte und zu neuen Horizonten in der Branche führt.
Was können Sie ausprobieren?
Beim Projektpartner Institut für ImplantatTechnologie und Biomaterialien e.V. erhalten Besucher einen Einblick in die KI-basierte Qualitätskontrolle zur Fehlererkennung am Beispiel von Polymerstents. Es besteht die Möglichkeit, Einblicke in die praktische Nutzung, die Programmierung, in den Prozess der Implementierung von Trainingsdaten sowie in den Bereich der industriellen Skalierbarkeit der KI-basierten Qualitätskontrolle zu erhalten.
Vorteile der Problemlösung
Effektivitätssteigerung und Kostensenkung in der Medizintechnik durch Automatisierung der Qualitätsprüfung
Hohe Genauigkeit trotz begrenzter Datenmenge
Einsatzgebiete
Medizintechnik
Qualitätssicherung