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In der Galvanotechnik entscheidet die Kontrolle von Prozessparametern wie Stromdichte, Elektrolytzusammensetzung und Temperatur maßgeblich über die Qualität der Beschichtung. Klassische Überwachungsmethoden, die auf Stichproben und festen Grenzwerten basieren, erfassen Abweichungen oft erst nach Auftreten von Fehlern, was Ausschuss und Nacharbeit zur Folge haben kann.
KI-gestützte Verfahren ermöglichen eine kontinuierliche Analyse großer Prozessdatensätze und erkennen frühzeitig Muster, die auf Qualitätsabweichungen hindeuten. Durch vorausschauende Qualitätsvorhersagen lassen sich Abweichungen rechtzeitig korrigieren, Prozessstabilität erhöhen und die Produktqualität systematisch sichern. Damit eröffnet KI ein hohes Potenzial für eine effiziente, adaptive Prozessüberwachung und eine robuste Qualitätskontrolle in der Galvanotechnik. |
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Ziel
Vorhersage von Schichtdicke, Porosität, Haftfestigkeit und Härte während der laufenden Produktion.
Datenerfassung (typisch Nickel- oder Zinkanlage) |
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| Parameter | Sensorik | Typischer Messbereich |
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| Stromdichte | Gleichrichterdaten | 1–15 A/dm² | |
| Badtemperatur | PT100 | 45–65 °C | |
| pH-Wert | Inline-pH-Sonde | 3,5–5,5 | |
| Metallionenkonzentration | Inline-Photometrie / Labor | 60–120 g/l Ni | |
| Leitfähigkeit | Leitfähigkeitssonde | 40–90 mS/cm | |
| Durchfluss | Ultraschall-Durchflussmesser | 5–30 m³/h | |
| Verweilzeit | Anlagensteuerung | 2–30 min | |
| KI-Modell
Typischerweise:
Beispiel Trainingsdatensatz
Beispiel Modellleistung
Praxisnutzen |
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| Kennzahl | Ohne KI | Mit KI | |
| Ausschussquote | 4,8 % | 1,7 % | |
| Prozessstabilität CpK | 1,1 | 1,6 | |
| Schichtdickenschwankung | ±2,5 µm | ±0,9 µm | |
Wirtschaftlicher Effekt bei 5 Mio. Teilen/Jahr:
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