Automatisch zuverlässigIntelligente Auswertungen und Qualitätsentscheidungen

Klassische Algorithmen zur Auswertung und Beurteilung von Messdaten in der Qualitätssicherung sind regelbasiert. Sie funktionieren gut für die regelbasierte Auswertung quantifizierter Werte und die Beurteilung verschiedener wiederholbar auftretender Szenarien. Dies gilt zum Beispiel in der taktilen Koordinatenmesstechnik oder der quantifizierenden Bildverarbeitung. Unterliegen die Daten jedoch starken Schwankungen, z.B. durch nicht wiederholbare Bildeffekte, oder geht es um eine Erkennung oder Entscheidungsfindung für Datenobjekte, die typischerweise ein Mensch vornehmen muss, stoßen regelbasierte Algorithmen oft an ihre Grenzen.

IconPro implementiert dort, wo klassische Bildverarbeitung unterlegen ist, Deep Learning Algorithmen zur automatischen Auswertung von Bildmessdaten. Durch das datenbasierte Antrainieren kognitiver oder intelligenter Fähigkeiten erhalten die Kunden in vergleichsweiser kurzer Zeit Lösungen, die robuster und fähiger im Vergleich zum Stand der Technik sind oder nach diesem gar nicht möglich wären. Außerdem lassen sich durch Machine Learning auch allgemein manuelle Qualitätsentscheidungen, die bisher von Menschen auf Basis von Datenblättern getroffen werden müssen, automatisieren.

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Ihre Vorteile

Minimierte Fehlerraten
Verkürzte Prüfzeiten
Reduzierte Prozesskosten

Künstliche Intelligenz für optische Prüfungen

Nutzen Sie als Qualitäts- oder Produktionsmanager die Vorteile künstlicher Intelligenz bei den Auswertungen Ihrer optischen Prüfprozesse für sich. Deep Learning Verfahren für die Bildverarbeitung eignen sich besonders gut für komplizierte Prüfverfahren in der Produktion, die robust gegenüber Schwankungen oder Anomalien in den Bilddaten sein müssen und qualitative oder diskrete Messgrößen auswerten. Außerdem überzeugen sie durch eine schnelle Implementierung, für die nur wenig Know-How in der klassischen Bildverarbeitung notwendig ist, sowie durch kurze Auswertezeiten.

Vortrainierte oder ausschließlich mit Ihren Daten trainierte künstliche neuronale Netze befähigen zur Automatisierung von Prozessen, für welche sich bislang keine oder nur sehr schwer programmierbare Lösungen finden ließen. Gegebenenfalls können diese Lösungen auch mit klassischen Verfahren kombiniert werden. Auf diese Weise lassen sich Fehlerraten minimieren und Prüfzeiten verkürzen.

Best Practices

Bremsenfertigung

Prüfung auf Vollständigkeit und Komponentenanordnung nach der Endmontage

  • In-Line
  • Prüfergebnis

Produktion von Wälzlagern

Kratzer- und Defekterkennung während der Prüfung geschliffener Oberflächen

  • Endprüfung
  • Defektlokalisierung

Herstellung von Textilien

Inspektion der Ausrichtung von Fasern sowie Erkennung und Lokalisierung von Fehlstellen

  • In-Line
  • Prüfergebnis

Ihre Vorteile

Minimierte Fehlerraten
Verkürzte Prüfzeiten
Reduzierte Prozesskosten

Automatisierte Qualitätsentscheidungen

Als Qualitätsmanager können Sie manuelle Prozesse für Qualitätsentscheidungen basierend auf Datenblättern, z.B. von Zulieferern oder ERP-Systemen, automatisieren. Mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen, zum Beispiel Entscheidungsbäumen, lassen sich historische Datenblätter und dazugehörige Qualitätsentscheidungen nutzten, um das darin enthaltene Prozess- und Produkt-Know-How zu sammeln.

Die daraus resultierenden intelligenten Systeme treffen die Entscheidungen in der Folge für neue Datenblätter automatisch, und das auch für komplexe Zusammenhänge und Produkte. Auf diese Weise profitieren Sie von minimierten Fehlerraten und einer erhöhten Wiederholbarkeit bei der Ableitung von Qualitätsentscheidungen.

Best Practices

Lebensmittelproduktion

Beurteilung der Qualität von Materialchargen von Zulieferern

  • Datenblattverarbeitung
  • Prüfentscheid

Herstellung chemischer Stoffe

Automatisierung manueller Qualitätsbeurteilungen von Geschmacks- und Duftstoffen

  • Datenblattverarbeitung
  • Prüf- und Nacharbeitsentscheid

Stahlwerke

Automatisierung manueller Qualitätsbeurteilungen von Bau- und Industriestählen

  • Datenblattverarbeitung
  • Prüfentscheid

Unsere Services

Prüfung der Datenqualität

Nachdem Sie uns Ihren Anwendungsfall und die Zielsetzung geschildert haben, prüfen wir die Qualität der bereitgestellten Daten im Hinblick auf die Machbarkeit.

Anwendungsimplementierung

Auf einen positiven Proof-of-Concept folgt die Implementierung der Anwendung, deren Bedienung und Schnittstellen auf Ihre technischen Randbedingungen zugeschnitten sind.

Vorverarbeitung von Daten

Die Art des Datenformats oder der Datenbank spielt für uns keine Rolle. Wir verarbeiten alle Arten von Datenstrukturen und richten uns ganz nach Ihnen.

Bereitstellung

Wir stellen die finale Software für die von Ihnen spezifizierte Umgebung als ausführbare Datei bereit und testen diese vorher ausführlich.

Machine Learning Auswertung

Nach der groben Auswahl des Verfahrens in Abhängigkeit des Anwendungsfalls werten wir Ihre Daten mittels modernster Machine Learning Algorithmen aus.

Datenschutz

Die Vertraulichkeit Ihrer Daten ist für uns selbstverständlich. Der Schutz sensibler Informationen ist integraler Bestandteil unserer Dienstleistung.

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