Produkt
Automatisierte Sichtprüfung
Manuelle Sichtprüfungen sind langsam, fehleranfällig und lückenhaft. Prüfer übersehen Fehler, weil die Konzentration nachlässt oder manche Defekte für das bloße Auge kaum sichtbar sind. Ein KI-gestütztes Bildverarbeitungssystem prüft jedes Teil vollautomatisch: Kameras nehmen die Oberfläche auf, das KI-System erkennt Kratzer, Risse, Verformungen oder Verunreinigungen in Echtzeit und schlägt fehlerhafte Teile sofort zur Aussonderung vor. Die Erkennungsrate ist konsistent, unabhängig von Tageszeit oder Schichtbelastung.
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Ihr Mehrwert
Fehlerhafte Teile werden aussortiert
Die KI erkennt Oberflächendefekte zuverlässig und in Echtzeit, bevor ein fehlerhaftes Teil verpackt, ausgeliefert oder weiterverarbeitet wird.
Konsistente Prüfqualität rund um die Uhr
Keine Ermüdung, keine Schwankungen zwischen Schichten. Jedes Teil wird mit derselben Sorgfalt geprüft.
Prüfprozess skaliert mit der Produktion
Mehr Teile bedeuten nicht mehr Prüfer. Das System arbeitet im Produktionstakt, ohne dass Kapazitäten angepasst werden müssen.
Nachvollziehbare Qualitätsdokumentation
Jede Prüfung wird mit Bild, Ergebnis und Zeitstempel protokolliert. Das liefert eine lückenlose Dokumentation für Qualitätssicherung und Kundennachweise.
Ihr Ansprechpartner
Dr. Paul Springer
Head of Data Science
Paul bringt über 10 Jahre Erfahrung in KI-Entwicklung, Data Science und Projektleitung mit. Er hat komplexe KI-Projekte in Versicherung, Medizin, Landwirtschaft und Finanzdienstleistung geleitet und kennt sowohl die technische als auch die strategische Seite von KI-Vorhaben.
Unsere Zusammenarbeit
- 1
Fehlerbilder und Prüfkriterien aufnehmen
Fehlerbilder und Ausschussteile bilden die Trainingsgrundlage. Gemeinsam wird festgelegt, welche Defekte der KI-Algorithmus erkennen soll.
- 2
Modell trainieren und validieren
Ein Computer-Vision-Modell wird auf den spezifischen Fehlerbildern trainiert und gegen reale Produktionsteile validiert, bis die Erkennungsrate den Anforderungen entspricht.
- 3
Kameraaufbau und Integration in die Linie
Kameras werden an der richtigen Stelle im Produktionsprozess positioniert. Anschließend wird das KI-System samt definiertem Aussonderungsprozess bei erkannten Fehlern in die Linie integriert.
- 4
Übergabe und laufende Verbesserung
Nach der Übergabe wird die KI mit neuen Fehlerbildern weiter trainiert, damit die Erkennungsrate über die Zeit noch genauer wird.
Instrumente
- Python
- Computer Vision
- Kameraintegration
Ergebnisse
- Funktionsfähiges KI-System
- Kameraintegration
- Qualitätsdokumentation
Betrieb
- Durch Ihre Qualitätssicherung
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