Fertigungs- & Automobilindustrie
Use cases: Machine Learning Solutions
Maschinelles Lernen hat viel für die Fertigungs- und Automobilindustrie zu bieten. Es kann im täglichen Betrieb helfen, Risiken mit prädiktiver Analyse zu minimieren oder Prozesse zu beschleunigen, die zuvor manuelle Arbeit erforderten. Teile des Produktionsprozesses können automatisiert werden, und durch Überwachung des Produktionsstandortes kann effizient sichergestellt werden, dass Vorschriften eingehalten werden und die Sicherheit von Arbeitern und Ausrüstung gewährleistet ist.
Reduzierung der Anzahl nicht erkannter Mängel
Je länger Fehler und Mängel unentdeckt bleiben, desto mehr Schaden können sie verursachen. Modelle der Computer Vision können kontinuierlich eine Fertigungslinie überwachen, und basierend auf den zuvor erlernten Eigenschaften der produzierten Objekte können sie Anomalien und Defekte erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise nicht einmal in Echtzeit sichtbar sind.
Automatische Klassifizierung von Fehlern, Schaffung von Transparenz in Echtzeit
Sobald die Defekte gefunden sind, kann zur weiteren Beschleunigung des Umgangs mit ihnen und damit zur Minimierung des durch sie verursachten Verlusts ein automatisches Klassifikationssystem eingerichtet werden. Software für Computer Vision kann mit ausgezeichneter Genauigkeit helfen zu bestimmen, in welche der vorbestimmten Kategorien ein Defekt fällt, sowie Experten über neu identifizierte Fehler benachrichtigen.
Simulation von Produktionsparametern in neuen Produktionsumgebungen in großem Maßstab zur Optimierung der Produktionsparameter auf der Grundlage von Daten und Erfahrungen.
Auf Basis gesammelter Daten können eine Vielzahl von Szenarien getestet werden, und ein Machine-Learning-Modell kann die optimalen Parameter vorhersagen. Auf diese Weise kann eine Simulationssoftware genau bestimmen, was genau benötigt wird, und die Zeit und Kosten im Vergleich zu physischen Tests erheblich reduzieren.
