Mithilfe von KI und maschinellem Lernen können physikalische Kennwerte von Laserschweißnähten, wie Belastungskraft und Einschweißtiefe, präzise aus Sensordaten vorhergesagt werden. Ein konkreter Anwendungsfall bei Audi zeigt, wie das KI-Modell, trainiert mit Daten des Laser Welding Monitors und kamerabasierten Bildern, die Qualität der Schweißnähte verbessert und die manuelle Interpretation durch Maschinenführer reduziert. Die Methode umfasst Datenerfassung, -labeling und Modelltraining. Zukünftige Entwicklungen zielen auf die Sensorfusion, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verbessern, obwohl dies mit erhöhtem Zeitaufwand verbunden ist. Der Einsatz der Technologie optimiert die Qualitätssicherung in der industriellen Produktion nachhaltig.