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Case Studies
Case Studies

Optimierung der Produktionsprozesse durch KI-gestützte Anomalieerkennung

Wir entwickelten ein kamerabasiertes KI-System, das Anomalien in der Produktion in Echtzeit erkennt und so die Produktionsgeschwindigkeit erhöht und Maschinenschäden vorbeugt.

  • Branche Industry
  • Thema Anomaly Detection / GenAI
  • Tools Python Azure Container App, SQL Server, Azure ML, YoloX
  • Projektdauer >4 Jahre

Herausforderung

Unser Kunde betreibt eine Produktionsstätte für Metallbauteile. Wenn Anomalien beim maschinellen Auswurf der produzierten Bauteile auftreten, entstehen Störungen im Produktionsablauf. Ziel war es, diese Anomalien in Echtzeit zu erkennen und die Produktion bei Bedarf zu stoppen, um Schäden an den Produktionsmaschinen zu verhindern und die Produktionsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Ansatz

Wir entwickelten ein kamerabasiertes KI-System, das Anomalien in Echtzeit erkennt. Wir trainierten das Modell in der Cloud und nutzten neben Bilddaten auch Maschinendaten für die Vorhersage. Unser Ansatz umfasste:

• Einsatz von KI-gestützter Bilderkennung zur Fehlererkennung im Produktionsprozess
• Sofortige Reaktion und Produktionsstopp bei Erkennung von Anomalien
• Lokale Implementierung des KI-Systems in der Produktionsstätte, um Latenzzeiten zu minimieren

Ergebnis

Die Implementierung unseres kamerabasierten KI-Systems bietet folgende Vorteile:

• Echtzeit-Fehlererkennung im Produktionsprozess durch KI-gestützte Bilderkennung und Maschinendaten
• Erhöhte Produktionsgeschwindigkeit
• Vermeidung von Maschinenschäden
• Lokaler Betrieb des KI-Systems in der Produktionsstätte

Künftig werden Kamera und Software für eine weitere Maschine verwendet, um mit einem neuen Modell andere Aspekte der automatisierten Bildverarbeitung abzubilden.

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