Remote Quality Assurance bringt Ihre Qualitätssicherung in die Cloud

In Zeiten von digitalen Umbrüchen, der Notwendigkeit die Effizienz in Produktionen zu steigern und Problemen, die durch Themen wie Corona und sich ändernden notwendigen Hygienemaßnahmen entstehen, ist der Schritt zur standortunabhängigen Qualitätssicherung unabdingbar.

Durch künstliche Intelligenz ermöglicht AI.SEE™ Produzenten eine standortunabhängige, zuverlässige und automatisierte Inspektion Ihrer Produkte.

Dank Deep-Learning können bei dauerhaft zuverlässiger Qualität auch kleinste Fehler auf heterogenen oder spiegelnden Oberflächen gefunden werden, die von menschlichen Inspektoren häufig übersehen werden, und leistungsstarke Erkenntnisse geliefert werden, die zur Steigerung der Qualität und der betrieblichen Effizienz beitragen.

AI.SEE™ ermöglicht Ihren Mitarbeitern unabhängig von Ihrem Standort auf Ergebnisse der Qualitätskontrolle zuzugreifen und Annotierungen vorzunehmen.

Remote Qualitätskontrolle

Vorteile

Standortunabhängig

ein Qualitätsmitarbeiter kann mehrere Produktionslinien oder sogar Standorte gleichzeitig überwachen

Prozesstransparenz

Dokumentation und Nachvollziehbarkeit der Produktionsqualität

Automatisierung

Fehlerfindungsdaten werden für K.I.- Anlernprozess verwendet und automatisches Highlighting von Auffälligkeiten

Moderne Hygienelösung

Prüfung möglich, ohne vor Ort zu sein

Schnelle Reaktionszeit

Da man von überall darauf zugreifen kann

Hocheffizient

Automatisierte Erkennung vielfältiger Fehlerarten innerhalb von Sekunden.

Features

Annotation und Verwaltung von Bilddaten

In AI.SEE™ Control können einzelne Bilder im Detail inspiziert, annotiert und Fehlerklassen zugeordnet werden. Darüber hinaus können Bilder in Sets verwaltet und Projekten zugewiesen werden, um sie für Trainings und Retrainings verschiedener Deep Learning Modelle verwenden zu können.

Verwaltung von Projekten und Nutzerrechten

In der AI.SEE™-Projektdatenbank können einzelne Projekte verwaltet und analysiert werden.

Außerdem können für Benutzer personalisierte Zugriffe auf Funktionen, Projekte und Elemente innerhalb von AI.SEE™ festgelegt werden.

Training, Deployment und Evaluation von neuronalen Netzen

AI.SEE™ trainiert neuronale Netze zur Fehlererkennung im Hintergrund. Ändern sich Fehler oder Bauteile, kann AI.SEE™ Control sich dem anpassen und ermöglicht einen nahtlosen Übergang zwischen einzelnen Produktgruppen. Neuronale Netze werden im System trainiert, deployed und evaluiert.

Dashboard und Datenanalyse

In AI.SEE™ können Bilder-, Fehler- und Trainingsdaten auf übersichtlichen Dashboards verwaltet und Ergebnisse eingesehen werden. Statistiken und Trends können bspw. frühzeitig auf Verschleiß von Produktionsmaschinen hindeuten.

Schnittstellen für verschiedene Bildgebungssysteme

elunic stellt mit AI.SEE™ Lens sowohl ein eigenes Kamera- und Beleuchtungssystem zur Verfügung, ermöglicht aber auch eine nahtlose Anbindung an bereits bestehende Systeme.

Schnittstelle für Deployment von eigenen Architekturen und Modellen

Aufgrund des schnellen Voranschreiten von Machine Learning Technologien ist die Verwendung beliebiger neuronaler Netzarchitekturen möglich. Deren Deployment ist mit der einfachen Implementierung der AI.SEE™ Engine-Schnittstelle möglich.

Schnittstellen zur Systemintegration in MES / QMS / …

Um eine kontinuierliche Produktion in einem großen Betrieb zu ermöglichen ist eine eindeutige Zuordnung zu jeden Produktionsstück notwendig. Dazu gehört auch die Kenntlichmachung wenn ein Produktionsstück nicht den Qualitätsanforderungen entspricht.

Kann künstliche Intelligenz Ihre optische Inspektion automatisieren?

Bei der Unterstützung von Unternehmen in der Produktion treten sehr häufig ähnliche Problemstellungen und Fragestellungen auf. Um Ihnen eine geeignete Abschätzung zur Machbarkeit und Preisvorstellung zu ermöglichen füllen sie bitte den unten stehenden Fragebogen aus.

Jetzt mit wenigen Fragen herausfinden, ob ihr Problem durch AI lösbar ist:

In 4 Schritten zur K.I.-unterstützten Qualitätssicherung

Schritt 1:
Proof-of-Concept

1 Fehlerklasse auf einem Material/Produkt

Starten Sie direkt und validieren Ihr KI-basiertes Qualitätssicherungsprojekt schnell, kosteneffizient und unkompliziert mit einem Online-Showcase, der in der Lage ist eine Fehlerklasse auf einem Material oder Produkt zu erkennen. Unsere Experten unterstützen Sie gerne dabei das richtige Kamerasystem für Ihre Lösung zu finden oder bei der Installation unserer eigene Kamera- und Beleuchtungslösung – AI.SEE™ Lens.

Schritt 2:
Kompletter Online-Usecase

Alle Fehlerklassen auf allen Materialien/Produkten

Im zweiten Schritt wird das Projekt erweitert und das Deep Learning Modell weitertrainiert um alle Fehlerklassen auf allen Materialien und Produkten aus Ihrer Fertigung zu erkennen und die unterschiedlichen Fehlerklassen bei neu hochgeladenen Bildern direkt anzuzeigen und analysieren zu können.

Schritt 3:
Autonome Installation in der Produktion

Alle Fehlerklassen auf allen Materialien/Produkten

Nachdem Ihr AI.SEE™-Projekt für alle Fehlerklassen auf allen Materialien oder Produkten trainiert wurde, erhalten Sie ihre funktionierende Erkennungslösung auf unserem für Künstliche Intelligenz optimierten Performance Rechensystem AI.SEE™ Edge, um die Bildanalyse in Ihre Produktion zu integrieren.

Schritt 4:
Retraining und Remote Quality Assurance

Alle Fehlerklassen auf allen Materialien/Produkten

Um eine hohe Erkennungsrate zu gewährleisten, startet AI.SEE™ mit einer hohen Fehlersensitivität in die Produktion. Um im weiteren Betrieb die Zahl der Fehlermeldungen auf Bildern ohne Fehler (False Positives) zu reduzieren, werden False Positives in der Produktion als solche gekennzeichnet. Mit diesen Daten lernt AI.SEE™ automatisch weiter, wodurch sich die Zahl der False Positives täglich verringert.

Referenzen

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    Deutschland

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