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Fertigungs- & Automobil­industrie

Fertigungs- & Automobil­industrie

Optimierung von Produktionsprozessen und Reduktion von Defekten und Reklamationen

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Mit Machine Learning können Produktionsprozesse optimiert werden, indem:

die Anzahl unerkannter Fehler reduziert wird
Fehler automatisch klassifiziert und damit Transparenz in Echtzeit geschaffen wird
die Produktionsparameter in neuen Produktionseinstellungen simuliert werden, um diese auf Basis von Daten UND Erfahrung zu optimieren

Projekte in Fertigungs- & Automobil­industrie

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Automatische Planung von Solaranlagen

Creative solutions enabled us to automate the process of planning solar systems

Defekterkennung in der Produktion

KI-gestützte optische Defekterkennung für die Halbleiterlaserproduktion

Automatische Zugangskontrolle mit Gesichtserkennung

We developed a multi-level security system with facial recognition for automatic access control.

Blog Posts in Fertigungs- & Automobil­industrie

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Einführendes

Der Projektantrag - der erste Schritt zu einem erfolgreichen ML-Projekt

Von Emilius Richter 18. Juli 2022

Für einen Softwareanbieter ist der Projektantrag der erste Schritt zur Erfüllung der Anforderungen des Kunden. In diesem Artikel werde ich die wichtigsten Module in Machine-Learning-Projektanträgen beschreiben.

Computer Vision

Informationsextraktion aus technischen Zeichnungen

Von Dr. Frank Weilandt 16. Juli 2021

In diesem Blogpost zeigen wir, wie sowohl traditionelle als auch Deep-Learning-basierte Computer-Vision-Techniken für die Informationsextraktion aus technischen Zeichnungen in Explosionsdarstellung eingesetzt werden können.

Computer Vision

CLIP: Wie sich der Schatz ungelabelter Bilddaten heben lässt

Von Fabian Gringel 21. Juni 2021

Contrastive Language-Image Pretraining (kurz: CLIP) nutzt Bildunterschriften, um einen Zero-Shot-Bildklassifikator zu trainieren. In diesem Blogartikel gebe ich einen groben, nicht-technischen Überblick über die Funktionsweise von CLIP und zeige auch, wie Sie CLIP selbst ausprobieren können!

Projects

21 Fragen, die wir unseren Kunden stellen: Start eines erfolgreichen ML-Projekts

Von Emilius Richter 21. Mai 2021

Wir besprechen, welche Fragen im Vorfeld berücksichtigt und beantwortet werden sollten, um ein erfolgreiches Machine-Learning-Softwareprojekt zu starten.

Tools

Die besten Bildannotations-Tools für Computer Vision

Von Die besten Bildannotations-Tools für Computer Vision 8. April 2021

Hier werden wir uns einige der besten Bildannotations-Tools für Computer-Vision-Aufgaben genauer ansehen. Wir werden die Werkzeuge installieren und konfigurieren und ihre Fähigkeiten veranschaulichen, indem wir sie auf die Annotation echter Bilder für eine Objekterkennungsaufgabe anwenden.

Natural Language Processing

Text aus PDF-Dateien extrahieren

Von Text aus PDF-Dateien extrahieren 17. August 2020

Im Folgenden möchte ich die Open-Source-Python-PDF-Werkzeuge PyPDF2, pdfminer und PyMuPDF vorstellen, die zur Extraktion von Text aus PDF-Dateien verwendet werden können. Ich werde ihre Funktionen vergleichen und auf einige Nachteile hinweisen.

Einführendes

Was ist Reinforcement Learning? (Teil 2)

Von Was ist Reinforcement Learning? (Teil 2) 3. August 2020

Im vorherigen Beitrag haben wir die Grundlagen des Reinforcement Learning vorgestellt. Die besprochene Einstellung war insofern begrenzt, als dass wir es mit einem einzelnen Agenten zu tun hatten, der in einer stationären Umgebung agiert. Jetzt werden wir einen Schritt weiter gehen und Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) diskutieren.

Einführendes

Was ist Reinforcement Learning? (Teil 1)

Von Was ist Reinforcement Learning? (Teil 1) 27. April 2020

In diesem Beitrag geben wir eine kurze Einführung in das allgemeine Rahmenwerk des Reinforcement Learning (RL) und schauen uns ein paar grundlegende Lösungsansätze genauer an. Schließlich werden wir ein visuelles Beispiel für RL bei der Arbeit geben und weitere Ansätze diskutieren.

Use Cases in Fertigungs- & Automobil­industrie

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