KI kann die Effizienz steigern, die Produktionskosten senken, die Produktqualität verbessern, Ausfallzeiten reduzieren, die Produktentwicklungszyklen verkürzen und die Anpassungsfähigkeit an neue oder veränderte Produktionsanforderungen verbessern.

Herausforderungen umfassen die Integration von KI in bestehende Systeme, den Mangel an qualifizierten Fachkräften, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, die Notwendigkeit großer Datenmengen für das Training von KI-Modellen und die Bewältigung der Skepsis oder des Widerstands bei den Mitarbeitern. Eine Prozessbegleitung durch Experten stellt sicher, dass Unternehmen im Maschinenbau in mehreren Schlüsselbereichen unterstützt werden. Spezifische Dienstleistungen und Lösungen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Herausforderungen im Maschinenbau zugeschnitten sind, können eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Implementierung und Maximierung des Nutzens von KI-Technologien spielen. Durch die Expertise in der Systemintegration können diese Dienstleister die Kompatibilität und Effizienz der neuen KI-gesteuerten Prozesse sicherstellen.

Die Zukunft verspricht eine noch engere Integration von KI in alle Aspekte des Maschinenbaus, einschließlich intelligenterer und autonomerer Maschinen, erweiterter Realität (AR) für Wartung und Training, verbesserter Entscheidungsfindung durch KI-gestützte Analysen und innovativer Designansätze durch generatives Design. Die fortlaufende Entwicklung in den Bereichen KI und Robotik wird zu noch effizienteren, flexibleren und kostengünstigeren Produktionsprozessen führen.

KI im Maschinenbau bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern, Design und Fertigung zu verbessern und die Wartung von Maschinen und Anlagen zu unterstützen. KI-Technologien, wie maschinelles Lernen, tiefe Lernalgorithmen und kognitive Computing, ermöglichen es Maschinen, aus Daten zu lernen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben ohne menschliche Intervention auszuführen.

KI findet im Maschinenbau vielfältige Anwendungen, darunter vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), Qualitätskontrolle, automatisierte Konstruktion (Generative Design), Optimierung von Produktionsprozessen, Robotersteuerung und -automatisierung, sowie Echtzeit-Überwachung und -Analyse von Maschinendaten.

AI.SEE™ wendet Deep Learning an, um mikroskopische Bilder zu analysieren, wodurch feinste Details und Defekte erkannt werden, die bei manuellen Prüfungen leicht übersehen werden können.

AI.SEE™ ist eine fortschrittliche KI-Lösung, die den Qualitätsprüfungsprozess in der Medizintechnik durch Deep Learning automatisiert. Sie ist sowohl für Mikroskope als auch für Produktionslinien und andere Prüfsysteme geeignet.

AI.SEE™ verbessert die Präzision und Effizienz der Qualitätskontrolle, reduziert menschliche Fehler, spart Zeit und Kosten und unterstützt die Einhaltung strenger Regulierungsstandards.

Ja, AI.SEE™ ist skalierbar und kann sowohl von kleinen als auch von großen Medizintechnikunternehmen effektiv genutzt werden.

Predictive Maintenance nutzt Datenanalyse und Sensoren, um Wartungsbedarf vorherzusagen, während Preventative Maintenance auf vorab festgelegten Zeitplänen basiert, um vorbeugende Wartung durchzuführen, unabhängig vom aktuellen Zustand der Anlagen. Predictive Maintenance ist datengesteuert und kann kosteneffizienter sein.

In der Predictive Maintenance werden KI-Agenten genutzt, um die Wartung und Überwachung von industriellen Anlagen zu optimieren. Dies geschieht hauptsächlich durch drei Schlüsselprozesse:

1. Datenakquise und -verarbeitung: KI-Agenten sammeln kontinuierlich Daten von verschiedenen Sensoren und Systemen, die auf die physischen und betrieblichen Zustände der Maschinen hinweisen. Dazu gehören Schwingungsdaten, Temperaturmessungen, Energieverbrauch und weitere Betriebsparameter. Diese Daten werden vorverarbeitet, um Rauschen zu reduzieren und relevante Merkmale zu extrahieren.
2. Mustererkennung und Modellbildung: Die KI verwendet Techniken des maschinellen Lernens (ML), insbesondere überwachte und unüberwachte Lernmethoden, um aus diesen Daten Muster zu erkennen. Anhand von historischen Daten, in denen bekannte Maschinenausfälle und deren Vorzeichen dokumentiert sind, trainiert der KI-Agent Modelle, um den aktuellen Zustand einer Maschine zu bewerten. Durch Methoden wie Regression, Klassifikation oder Anomalieerkennung lernt der KI-Agent, frühzeitige Warnsignale für potenzielle Ausfälle oder Wartungsbedarf zu identifizieren.
3. Vorhersage und Entscheidungsfindung: Basierend auf den erkannten Mustern und dem trainierten Modell kann der KI-Agent Vorhersagen über den zukünftigen Zustand und Wartungsbedarf der Maschinen treffen. Diese Vorhersagen ermöglichen es den Wartungsteams, proaktiv zu handeln, anstatt auf Ausfälle zu reagieren. Die KI kann dabei auch Empfehlungen für optimale Wartungsintervalle und -verfahren liefern, um die Betriebseffizienz zu maximieren und Ausfallrisiken zu minimieren.

Zusätzlich integrieren fortschrittliche KI-Systeme in der Predictive Maintenance oft auch Feedbackschleifen, bei denen die Ergebnisse der durchgeführten Wartungsmaßnahmen zur kontinuierlichen Verbesserung der Vorhersagemodelle beitragen. Dies führt zu einer ständigen Optimierung und Anpassung an sich verändernde Betriebsbedingungen und Maschinenzustände.

Predictive Maintenance lohnt sich, wenn Sie kritische Anlagen haben, hohe Wartungskosten reduzieren möchten, Zugang zu relevanten Daten haben und die Lebensdauer Ihrer Anlagen verlängern wollen. Es kann auch in sicherheitskritischen Branchen und zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen nützlich sein. Eine genaue Kosten-Nutzen-Analyse ist ratsam.

Über eine Retrofit-Integration lässt sich AI.SEE™ lässt sich nahtlos mit bestehende Mikroskopsysteme verknüpfen. Bei Digitalmikroskopen erfolgt die Integration ohne zusätzliche Hardware, während bei analogen Mikroskopen ein Kameraadapter für die Bildaufnahme verbaut wird. Das Mikroskop dient als bildgebendes System, das Bilder an die AI.SEE™ Software zur automatisierten KI-Analyse sendet. Die Bilder und Ergebnisse sind über ein angeschlossenes Tablet oder Computer einsehbar. Die Integration erfordert keine umfangreiche Umrüstung oder hohe Investition und ist benutzerfreundlich konzipiert.

AI.SEE™ erhöht durch KI-basierte Prozesse die Genauigkeit und Effizienz der Bildanalyse, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt den Analyseprozess erheblich. Anders als die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung ist AI.SEE™ in der Lage auch komplexeste Merkmale trotz rauschendem Hintergrund oder bei geringem Kontrast zu erkennen. Dabei ist es nicht nur problemlos möglich, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, sondern die Lösung lernt mit jedem analysierten Bild dazu.

Die einzige Voraussetzung ist die Möglichkeit, Bildaufnahmen von den gewünschten Objektträgern und Merkmalen zu machen, die für das Training des KI-Modells verwendet werden können.

Im KI-Training wird eine künstliche Intelligenz (KI) mithilfe großer Datenmengen – in diesem Fall Bilddaten – trainiert, um spezifische Muster und Merkmale zu erkennen und zu interpretieren. Für eine effektive Bildanalyse muss die KI mit einer Vielzahl von Bildern trainiert werden, die verschiedene Szenarien und Zustände darstellen. Dies ermöglicht es der KI, Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der automatisierten Analyse zu erreichen und komplexe Aufgaben wie die Qualitätskontrolle im Labor effizient durchzuführen.

AI.SEE™ ist eine KI-basierte Softwarelösung, die sich für die automatisierte Bildanalyse und Qualitätskontrolle in Laboren eignet. Sie nutzt fortschrittliches Deep Learning, um Mikroskopbilder präzise zu analysieren.

AI.SEE™ ist vielseitig einsetzbar und kommt in verschiedenen Industrien wie der Automobil-, Elektronik-, Solar- und Medizintechnik zur Qualitätskontrolle zum Einsatz. Typische Anwendungsfälle finden Sie hier.

Ja, AI.SEE™ kann an die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen einer Produktion angepasst werden. Es bietet flexible Konfigurationsmöglichkeiten, um unterschiedlichen Produktionsprozessen gerecht zu werden.

AI.SEE™ ist ein auf künstlicher Intelligenz basierendes, visuelles Qualitätskontrollen- und Fehlererkennungssystem für Produzenten. Die Deep Learning Technologie gewährleistet eine präzise, verlässliche und selbstlernende Kontrolle für höchste Qualitätsansprüche in Branchen wie Automotive, Elektrotechnik, Medizintechnik oder Logistik.

AI.SEE™ verwendet künstliche Intelligenz, um Bilder und Daten zu analysieren und Fehler automatisch zu erkennen. Das System kann an bestehende Produktionsinfrastrukturen angepasst werden und unterstützt Mitarbeiter bei der Qualitätskontrolle.

Durch die frühzeitige Erkennung und Behebung von Fehlern hilft AI.SEE™, Ausschuss und Nacharbeit zu reduzieren. Dies führt zu einer effizienteren Produktion, weniger Reklamationen und kann so die Produktionskosten signifikant senken.

Regelbasiertes Computer Vision, das in herkömmlichen AOI(Automatische optische Inspektion)-Systemen verwendet wird, beschäftigt sich nur mit der Identifizierung von Bildern nach fest programmierten Regeln zur Erkennung von Linien und Formen. Im Gegensatz dazu setzt AISEE ™ Machine-Learning-Modelle ein, die die Zusammenhänge zwischen verschiedenen und selbst komplexesten Datensätzen in Echtzeit mit künstlichen neuronalen Netzen durch Deep Learning erlernen. Diese erweiterte Anpassungsfähigkeit steigert die Effizienz und Genauigkeit der Qualitätskontrolle. AI.SEE™ ermöglicht dadurch eine schnellere Erkennung und Behebung von Fehlern, wodurch Produktionsprozesse optimiert und Kosten gesenkt werden können.

Die Nachrüstung ist unkompliziert und erfordert minimale Eingriffe in Ihre bestehende Infrastruktur. Unsere Techniker arbeiten mit Ihnen zusammen, um AI.SEE™ nahtlos in Ihr bestehendes Kamerasystem zu integrieren, sodass Sie schnell von verbesserter Fehlererkennung profitieren können.

Ja, AI.SEE™ ist so konzipiert, dass es mit einer Vielzahl von Kamerasystemen kompatibel ist, einschließlich 2D, 2.5D, 3D Kameras und Mikroskopen, unabhängig vom Hersteller.

Durch den Einsatz von KI-Technologien lernt AI.SEE™ kontinuierlich dazu und kann sowohl bekannte als auch unbekannte Fehlermerkmale erkennen. Dies erhöht die Präzision und Geschwindigkeit der Bildanalysen und führt zu einer verbesserten Produktqualität.

Wenn Sie mit 2D Kameras, 2,5D Kameras, 3D Kameras oder Mikroskopen arbeiten, kann Ihre Inspektion automatisiert werden. AI.SEE™ ermöglicht eine einfache Nachrüstung Ihres bestehenden Systems – auch wenn Ihr vertrauter Partner im Bereich Hardware Sie vom Gegenteil überzeugt hat. AI.SEE™ kann materialunabhängig, herstellerunabhängig und taktzeitneutral für einfache und komplexe Anwendungsfälle eingesetzt werden.

AI.SEE™ kann problemlos während der laufenden Inspektion in das vorhandene System integriert werden. Nach Erhalt einer Auswahl an Bilder aus Ihrer Inspektion, ist AI.SEE™ in vielen Fälle bereits innerhalb 48 Stunden betriebsbereit. Die Software wird per Plug ’n‘ Play Verfahren bereitgestellt.

Schon bei 8 Stunden Prüfaufwand im Monat lohnt sich die Automatisierung der Bildauswertung mittels künstliche Intelligenz. Neben den potentiellen Einsparungen bei Ihren Personalkosten von bis zu 85%, reduzieren Sie mit der automatisierten Bildauswertung die Anzahl an ausgelieferte Fehler und erreichen eine höhere Qualität Ihrer hergestellten Produkte.

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Die Automatisierung Ihrer Qualitätssicherung mit AI.SEE™ setzt weder Bildverarbeitungs- noch KI-Kenntnisse voraus. Sie übermitteln uns lediglich Bilddaten – und wir kümmern uns um den Rest.