Hintergrund

Ein Automobilzulieferer prüft Ergebnisse eines Lackierroboters manuell, unter hohem zeitlichen Aufwand und bei großer Fehleranfälligkeit.

Vorgehen

  • Durchführung eines zweitägigen Workshops beim Kunden Vor-Ort
    • Analyse der bekannten Fehlerbilder
    • Erarbeitung von relevanten Variablen auf Basis der Log-Daten
    • Aufbau eines lernenden Bilderkennungs-Systems unter Anwendung von Amazon SageMaker
  • Erstellung von Klassifikationsmodellen zur Erkennung der Fehlerbilder
    • Trainieren von Machine Learning Algorithmen (Google Tensorflow) anhand von historischen Daten.

Ergebnis

  • Erkennung von 5 bekannten Fehlerbildern mit 96% Genauigkeit
  • Erkennung von 2 unbekannten Fehlerbildern mit 87% Genauigkeit
  • Einsatz der Fehlererkennungs-Komponenten in nächster Produktlinie geplant
Fehlererkennung in der Lackierung

Jetzt mit wenigen Fragen herausfinden, ob auch Ihr Problem durch AI.SEE™ lösbar ist.

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

Dank Deep-Learning-Algorithmen 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.

Plug’n’Play

Einfache Integration durch standardisiertes Kamera- und Beleuchtungssystem

Intelligent

Selbstlernende Fehlererkennung durch neuronale Netze

Produktion 4.0

Zentrale Datenvernetzung und Überwachung der gesamten Produktionsqualität

Referenzen

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    Deutschland

    089 / 4161737 - 30

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                Nach dem ersten Screening senden wir dir eine Einladung zu unserem Tool Talentcube. Wir haben 3-5 kurze Fragen vorbereitet, die du in einem persönlichen Video beantworten kannst (auch wir haben ein kurzes Vorstellungsvideo vorbereitet). Solltest du dich damit nicht wohlfühlen, gib uns gerne Bescheid - wir finden eine Alternative!

                Wir möchten dadurch einen authentischen Ersteindruck von dir erhalten und haben gleichzeitig die Möglichkeit dein Video mit unserem Team zu sichten und schnell richtige Entscheidungen zu treffen.

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                                Mit dem shopfloor.io-Asset Ping können Sie Bestandsmaschinen im Feld anbinden, erfassen und Maschinendaten visualisieren, digitale Services vertreiben und Ihren After-Sales erhöhen.

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