Ein Produktionsfehler kostet heute mehr als Geld.

Ein Produktionsfehler kostet heute mehr als Geld. In einem Bauteil, das aussortiert werden muss, stecken Rohstoffe, Energie, Maschinenzeit und oft zahlreiche vorgelagerte Produktionsschritte. Je später ein Fehler erkannt wird, desto größer der Verlust. Genau deshalb verändert sich gerade die Bedeutung von Qualitätskontrolle. Sie soll nicht mehr nur verhindern, dass fehlerhafte Produkte beim Kunden landen. Sie wird zu einem Instrument, um Ressourcen gar nicht erst zu verschwenden.

Technologien wie „Machine Vision” spielen dabei eine zunehmend wichtige Rolle. Das bedeutet, Maschinen können sehen, prüfen und Abweichungen erkennen, teilweise genauer und früher, als Menschen es könnten. Aus Qualitätskontrolle wird damit Ressourceneffizienz.

Das Unternehmen Basler aus Ahrensburg entwickelt Kameratechnik für genau diese Welt. Wobei der Begriff Kamera eigentlich in die falsche Richtung führt.

„Wir verkaufen zwar Kameratechnik, doch es handelt sich tatsächlich um Messgeräte“, erklärt Vorstandschef Hardy Mehl. Die erzeugten Bilddaten sind in erster Linie nicht für Menschen bestimmt. Algorithmen analysieren sie und treffen auf dieser Grundlage Entscheidungen. Entscheidend sei deshalb auch nicht, ob ein Bild gut aussieht. „Es geht schlicht darum, dass die Information korrekt ist. Rund um die Uhr, in Echtzeit.“ Eine Kamera wird damit zum Sensor innerhalb eines industriellen Prozesses. Sie kann beispielsweise überprüfen, ob ein Bauteil richtig positioniert wurde, Oberflächen und Materialien kontrollieren oder Maschinen Informationen über ihre Umgebung liefern. Der entscheidende Unterschied: Fehler müssen nicht erst am Ende einer Produktionslinie entdeckt werden. Im besten Fall erkennt das System eine Abweichung dort, wo sie entsteht.

Das klingt zunächst nach klassischer Prozessoptimierung. Tatsächlich steckt darin aber ein größerer Hebel. Denn Ausschuss ist letztlich nichts anderes als bereits verbrauchte Ressource ohne entsprechenden Nutzen. Das Gleiche gilt für Nacharbeit. Muss ein Produkt erneut bearbeitet werden, werden zusätzliche Maschinenstunden, Energie und Arbeitsleistung benötigt. Wird eine fehlerhafte Komponente erst spät entdeckt, können sogar weitere Produktionsschritte bereits erfolgt sein. Je präziser ein Produktionsprozess wird, desto größer ist deshalb die Chance, solche Verluste zu vermeiden.

Das verändert auch den Blick auf industrielle Nachhaltigkeit. Entscheidend ist nicht nur, welche Ressourcen ein Unternehmen einsetzt. Relevant ist ebenso, wie viel Wert es aus diesen Ressourcen erzeugt. Produktivität und Nachhaltigkeit sind an dieser Stelle keine Gegensätze. Sie beschreiben zwei Seiten derselben Entwicklung.

Das Potenzial von „Machine Vision” geht allerdings über klassische Qualitätskontrolle hinaus. Basler beschreibt sein Geschäft als Teil eines wachsenden „Bildverarbeitungsuniversums“. Industriekameras werden längst nicht mehr nur in klassischen Fertigungsanlagen eingesetzt. Anwendungen finden sich auch in Logistik, Verkehrstechnik, Medizintechnik, Landwirtschaft und weiteren Bereichen. Gleichzeitig verändert sich, was Maschinen überhaupt erkennen können. Eine wichtige Entwicklung ist der Schritt von zweidimensionaler zu dreidimensionaler Bildverarbeitung. Dadurch erhält beispielsweise ein Roboter räumliche Informationen und kann sich in seiner Umgebung orientieren. Mehl spricht davon, intelligenten Maschinen die „Kraft des Sehens“ zu geben.

Noch interessanter wird es dort, wo „Machine Vision” Dinge sichtbar macht, die Menschen nicht erkennen können. Hardy Mehl nennt dafür ein überraschendes Beispiel: Mit entsprechender Bildverarbeitung könne man in einen Halbleiter oder sogar in ein Stück Obst „hineinschauen“. Bei einem Apfel könnten so faule Stellen erkannt werden, bevor sie äußerlich sichtbar werden, ohne den Apfel dafür zu zerstören.

Die Technologie erkennt damit nicht nur schneller. Sie kann Informationen verfügbar machen, die vorher gar nicht zugänglich waren.

Das ist für die Industrie von Bedeutung. Denn viele Nachhaltigkeitsziele laufen letztlich auf eine ähnliche Herausforderung hinaus: mit begrenzten Ressourcen mehr Wert zu schaffen. Weniger Materialverlust. Weniger Ausschuss. Längere Nutzungszeiten. Präzisere Prozesse. Bessere Entscheidungen darüber, wann eingegriffen werden muss und wann nicht. „Machine Vision löst diese Herausforderungen nicht allein. Aber sie liefert eine entscheidende Voraussetzung dafür: Information. Eine Maschine kann nur auf einen Fehler reagieren, den sie erkennt. Ein Produktionsprozess kann nur optimiert werden, wenn bekannt ist, was tatsächlich passiert. Je besser Maschinen ihre physische Umgebung erfassen können, desto genauer können Prozesse gesteuert werden.

Vielleicht liegt deshalb ein Teil der nächsten Effizienzgewinne der Industrie nicht darin, schneller zu produzieren – sondern weniger falsch.

Dass diese Fähigkeit an Bedeutung gewinnt, zeigt auch die aktuelle Entwicklung bei Basler. Nach einem schwierigen Marktumfeld in den vergangenen Jahren zieht die Nachfrage wieder deutlich an. Als Wachstumstreiber nennt das Unternehmen unter anderem Investitionen in Halbleiter, Elektronik und Logistik sowie in Automatisierung und Qualitätskontrolle. Die Umsatzprognose für 2026 wurde bereits zweimal angehoben und liegt inzwischen bei 270 bis 290 Millionen Euro. Dabei trifft Basler auf deutlich stärkeren Wettbewerb aus China. Chinesische Anbieter haben technologisch aufgeholt und Produkte entwickelt, die laut Mehl für viele Kunden „ausreichend gut“ sind. Basler hat darauf mit einer stärkeren Fokussierung reagiert: auf Anwendungen und Kunden, bei denen Service und hohe Produktqualität einen Unterschied machen und die bereit sind, dafür einen Aufpreis zu bezahlen.

Das zeigt auch die andere Seite technologischer Nachhaltigkeit: Vorsprung ist nicht dauerhaft gegeben. Er muss durch Forschung und Entwicklung immer wieder neu geschaffen werden. Mehr als 200 Entwicklungsmitarbeitende arbeiten bei Basler allein an Bildverarbeitungskomponenten.

Die großen Fortschritte industrieller Nachhaltigkeit müssen nicht immer spektakulär aussehen. Manchmal bestehen sie darin, einen Fehler einige Sekunden früher zu erkennen. Doch genau diese Sekunden können darüber entscheiden, ob ein Bauteil weiterverarbeitet oder aussortiert wird, ob zusätzliches Material eingesetzt werden muss oder ob Energie und Maschinenzeit umsonst verbraucht wurden. Je intelligenter Maschinen ihre Umgebung wahrnehmen, desto besser können sie solche Entscheidungen treffen. Basler gibt Maschinen dafür, wie das Unternehmen selbst sagt, die „Kraft des Sehens“. Für eine ressourceneffizientere Industrie könnte daraus etwas noch Wertvolleres entstehen: die Fähigkeit, Verschwendung zu erkennen, bevor sie entsteht.

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