KI-Entwicklung
Wie unsere AI-gestützten Computer-Vision-Services einem Automobilzulieferer halfen, Bauteilfehler in Echtzeit zu erkennen
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Fehlererkennung in Echtzeit
Weniger Ausschuss
Erkennungsgenauigkeit
Transparenz in der Produktion
Ein führender Hersteller von Automobilkomponenten wollte seine Qualitätskontrolle verbessern. Die manuelle Prüfung war langsam, uneinheitlich und konnte feine Defekte auf schnellen Montagelinien nicht zuverlässig erkennen.
Ziel des Kunden war eine Computer-Vision-basierte Lösung, die Bauteile wie Bremsbeläge, Filter und Getriebebaugruppen in Echtzeit überwacht und Auffälligkeiten sofort erkennt, ohne die Produktion anzuhalten.
Der Kunde hatte mit wichtigen Produktions- und Qualitätsproblemen zu kämpfen:
Menschliche Prüfer übersahen kleine Defekte bei der schnellen Montage.
Nicht erkannte Fehler führten zu Materialverschwendung und höheren Nacharbeitskosten.
Defekte wurden oft erst zu spät im Produktionszyklus entdeckt.
Vorgesetzte hatten keinen direkten Einblick in Qualitätsprobleme, während sie entstanden.
Der Kunde brauchte eine AI-gestützte Lösung, die Probleme früh erkennt, Warnungen automatisiert und die Abhängigkeit von manueller Prüfung reduziert.
Nach der AI-Beratung entwickelten wir ein schnelles, Computer-Vision-basiertes Anomaly-Detection-System, das Qualitätsprobleme während der Produktion erkennt, ohne Abläufe zu verlangsamen.
Unsere Lösung half dem Kunden, die operative Effizienz deutlich zu steigern und qualitätsbedingte Verluste zu reduzieren:
Bediener konnten direkt reagieren und fehlerhafte Produktion reduzieren.
Weniger fehlerhafte Teile führten zu deutlichen Materialeinsparungen.
Die AI meldete echte Probleme und verhinderte unnötige Alarmmüdigkeit.
Vorgesetzte konnten Qualitätskennzahlen überwachen, auswerten und verbessern.
Tech Stack für präzise Prüfung im industriellen Maßstab: Wir nutzten moderne Computer-Vision- und Edge-Processing-Technologien.
Individuell trainierte CNN-Modelle für schnelle Bildklassifizierung.
Live-Bildverarbeitung direkt vor Ort für Erkennung mit niedriger Latenz.
Regeln zur Einstufung von Schweregraden und Auslösung passender Eingriffsabläufe.
Echtzeit-Ansicht von Warnungen, Bildern und Prüfdaten.
Zentrale Auswertung von Defekttrends und Reaktionszeiten der Bediener.
Einsatz direkt an Förderbändern und Montagesystemen.
Unser System veränderte die Qualitätssicherung des Kunden: Aus manueller Prüfung wurde ein automatisierter Echtzeitprozess, der Ausschuss senkt und den Durchsatz verbessert.
Anomaly Detection in Echtzeit auf laufenden Produktionslinien
Kosteneinsparungen durch frühzeitige Fehlererkennung
Visuelle Protokolle und Kennzahlen für fundierte Entscheidungen
Erkennungsgenauigkeit
Weniger Ausschuss
Prüfabdeckung
Lassen Sie uns ein Fehlererkennungssystem entwickeln, das zu Ihren Produktionsanforderungen passt. Unsere AI- und CV-Experten unterstützen Sie gern.
