Optimieren Sie Ihre Produktion und Qualitätskontrolle. Mit der Lösung von TietoEVRY Kosten senken, Reklamationen reduzieren und die Zufriedenheit Ihrer Kunden nachhaltig erhöhen.
80% der menschlichen Wahrnehmung ist visuell. Deshalb wird auch Maschinelles Sehen wichtiger, denn es hilft Qualitäten zu prüfen, Objekte und Situationen zu identifizieren und Kosten zu minimieren.
Head of Data, AI und Analytics
Maschinell sehende Systeme werden bei industriellen Herstellungsprozessen in der Automatisierungstechnik und Qualitätserkennung eingesetzt. Aber auch in der Lagerhaltung (zur (Wieder-)Erkennung von Objekten) oder in der Verkehrstechnik (von der Kennzeichen- bis zur Fahrzeug- oder Fußgängererkennung) findet sich diese Technologie wieder. Maschinelles Sehen erweitert bisherige 2D-Analysen um das Sehen in 3 Dimensionen und Sehen in Dunkelheit.
Unsere Kunden setzen auf Objektkontrolle zur Form- und Maßprüfung, auf Lageerkennung und Oberflächeninspektion inklusive einer berührungslosen Temperaturprüfung von Teilen. Eingesetzt wird die Prüfung dabei sowohl vor, während oder nach dem Herstellungsprozess.
Konkrete Umsetzungsbeispiele sind die Qualitätsklassifikation von Baumstämmen bei der Anlieferung im Sägewerk, die Erkennung von falsch geklebten Teilen auf Bremsscheiben, die Wiedererkennung von Altpapierballen in der Papiererzeugung oder die Erkennung von Personen ohne Schutzhelm in einer Produktionsumgebung.
Mit unserer Lösung können Sie Ihre Produkte automatisch überprüfen lassen und liefern nur Teile höchster Qualität aus. Das erhöht die Kundenzufriedenheit und reduziert Reklamationen um bis zu 90%.
Die automatisierte visuelle Überprüfung Ihrer Produktion verringert die Kosten um bis zu 80%. Mitarbeiter können sich auf die Produktionsparameter fokussieren, anstatt fehlerhafte Teile zu suchen.
Unsere berührungslose Prüfung von Objekten beeinflusst Produktqualitäten nicht. Es sind keine externen Hilfsmittel zur Markierung von Objekten (Beschriftungen, Tags) für die Wiedererkennung notwendig.
TietoEVRY Austria hat mithilfe von Machine Learning und Computer Vision eine neue Lösung für die Qualitätssicherung entwickelt
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