Inspektionsdaten in umsetzbare Qualitätinformationen wandeln
Die Herausforderung
Die Fehlerdetektion zeigt, dass etwas nicht stimmt. Die Fehlerklassifikation bestimmt, was der Fehler ist, wie kritisch er ist und welche Maßnahmen daraus abgeleitet werden sollten.
Mit zunehmender Komplexität von Produkten, Materialien und Fehlerbildern stoßen klassische Klassifikatoren jedoch an ihre Grenzen. Sie erfordern häufig aufwendiges Feature Engineering, manuelle Anpassungen und kontinuierliche Pflege. Komplexe Fehler lassen sich oft nur schwer durch feste Regeln beschreiben, wodurch eine konsistente Klassifikation immer anspruchsvoller wird.
Die Lösung
PEARL Classify nutzt KI-gestützte Bildanalyse, um erkannte Fehler automatisch anhand visueller Merkmale zu klassifizieren, die direkt aus Trainingsdaten erlernt werden.
Anstatt sich ausschließlich auf manuell definierte Merkmale und Regeln zu stützen, lernt PEARL Classify selbstständig, auch komplexe und stark variierende Fehlerbilder zu erkennen. Dadurch wird der Klassifikationsprozess vereinfacht und der Engineering-Aufwand deutlich reduziert.
Die Vorteile
- Vereinfacht die Fehlerklassifikation durch den Einsatz von KI
- Reduziert den Aufwand für Einrichtung und Pflege von Klassifikatoren
- Unterscheidet komplexe und visuell ähnliche Fehlertypen zuverlässig
- Erleichtert die Anpassung an neue Produkte und Fehlerbilder
- Verbessert die Konsistenz über Linien, Werke und Bediener hinweg
- Unterstützt schnellere und fundiertere Qualitätsentscheidungen
Das Ergebnis
PEARL Classify verwandelt Fehlerbilder in aussagekräftige Qualitätsinformationen. Hersteller verbringen weniger Zeit mit dem Definieren und Optimieren von Klassifikationsregeln und erzielen gleichzeitig zuverlässigere und konsistentere Ergebnisse.
Weniger Aufwand. Mehr Konsistenz. Bessere Qualitätsentscheidungen.
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Flyer PEARL Classfify [DE]
- Filename
- ISRA-FLY-PEARL-Classify-DE.pdf
- Größe
- 1006 KB
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