Die industrielle Bildverarbeitung steht vor einem Paradigmenwechsel: Klassische, regelbasierte Prüfsysteme stoßen bei produktionsbedingter Varianz und komplexen Fehlerbildern zunehmend an ihre Grenzen. In diesem Vortrag werden traditionelle Bildverarbeitungslösungen den Möglichkeiten aktueller Machine-Learning-Ansätze gegenübergestellt. Anhand konkreter Industrieanwendungen zeigen wir, wie KI-basierte Modelle sowohl manuelle Montageprozesse – etwa bei der Prüfung elektronischer Baugruppen – als auch automatisierte Systeme, wie die Fremdkörperdetektion in Schüttgut, effizient und skalierbar unterstützen. Der Fokus liegt dabei auf realistischen Einsatzbedingungen, technischer Integration und dem Mehrwert durch datenbasierte Prozessverbesserung.