KI in der Fertigung
Die Fertigungsindustrie erlebt derzeit eine Revolution, die durch die Notwendigkeit von Effizienz, reduzierten Ausfallzeiten und verbesserter Qualitätskontrolle angetrieben wird. Hersteller stehen vor Herausforderungen wie Anlagenausfällen, Qualitätssicherung und kontinuierlicher Überwachung, die zu Betriebsverzögerungen und höheren Kosten führen.
Die Implementierung von KI kann jedoch dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie eine robuste und automatisierte Inspektion, Überwachung und vorausschauende Wartung von Maschinen ermöglicht.
Warum Renumics?
Wir haben die Technologie und das Branchenwissen
Bei Renumics kombinieren wir modernste KI-Technologie mit unserer Erfahrung in der Fertigungsindustrie, um KI-gesteuerte Systeme für die vorausschauende Wartung, Überwachung und Inspektion zu entwickeln.
Durch verschiedene Geschäfts- und Forschungsprojekte hat unser Team von KI-Experten wertvolle Einblicke in die Branche gewonnen.
Wir bieten KI-Lösungen, die die Fertigungseffizienz und -genauigkeit für Inline- und End-of-Line-Kontexte verbessern. Unser Technologie-Stack umfasst robuste automatisierte visuelle und akustische Inspektionen, Objekterkennung und Maschinenüberwachung, um eine gleichbleibende Produktqualität und Arbeitssicherheit zu gewährleisten und gleichzeitig Ausfallzeiten zu minimieren.
- Fehler frühzeitig erkennen
Nutzen Sie KI, um Mängel und Fehler in der Fertigung frühzeitig zu erkennen und Kosten zu sparen.
- Ausfallzeiten reduzieren
Integrieren Sie KI-gesteuerte vorausschauende Wartung, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Qualität Ihrer Produktion zu verbessern.
Entdecken Sie die Vorteile von KI für die Fertigungsindustrie
Erkunden Sie Use Cases für KI in der Fertigungsindustrie und finden Sie heraus, wie Renumics Sie unterstützen kann. Wir sind Ihr idealer Partner für industrielle KI.
Unvorhergesehene Ausfälle vermeiden
Produktionsausfälle vorhersehen und verhindern
Mit datengesteuerten Vorhersagemodellen lassen sich Muster in Maschinendaten erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinweisen, bevor die Auswirkungen auf das hergestellte Produkt sichtbar werden. Durch die Überwachung und Analyse der Maschinendaten können strategische Entscheidungen über die Wartung der Produktionslinie getroffen und schwerwiegende Produktionsfehler erkannt werden, bevor die ersten Defekte am Produkt auftreten.
Die Implementierung von produktionsreifen KI-Systemen für die vorausschauende Wartung ist jedoch aufgrund der dynamischen Produktionsumgebung und der hohen Anforderungen an die KPIs eine Herausforderung, da Geschäftsentscheidungen folgenreich sind.
Unser Team ist erfahren im Umgang mit komplexen Sensordaten aus verschiedenen Quellen für die prädiktive Modellierung. Unsere Konzepte werden für Produktionsumgebungen entwickelt und umfassen eine robuste Erkennung von Anomalien und Strategien zur Anpassung an verschiedene Betriebsarten.
- Maschinendaten nutzen
Erkennen Sie Anomalien und drohende Ausfälle und verhindern Sie Produktionsausfälle.
- Vorausschauende Wartung
Verbessert die Zuverlässigkeit der Geräte, verlängert ihre Lebensdauer und ermöglicht eine proaktive Wartungsplanung.
Vibrationen, Beschleunigung und Geräusche in Maschinendaten
Akustische Ereigniserkennung & Anomalieerkennung
Die automatische Erkennung und Analyse von akustischen Ereignissen spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der betrieblichen Effizienz und Sicherheit. Mit Hilfe fortschrittlicher Technologien wie Audio-Transformer ist die akustische Ereigniserkennung zu einer ausgereiften Technologie geworden, die die Überwachung und Auswertung von Geräuschen und Vibrationen ermöglicht, die von Maschinen während des Betriebs erzeugt werden.
Renumics nutzt Techniken zur Erkennung von Ereignissen und Anomalien, gepaart mit Audioklassifizierung, um robuste und vertrauenswürdige Anwendungen für die vorausschauende Wartung mit akustischen Daten zu erstellen.
Lesen Sie mehr über Acoustic Event Detection und andere Use Cases in der Fertigung in unserem Blog.
Automatisierte visuelle Inspektion in der Produktionslinie
Moderne Computer-Vision-Methoden in Kombination mit Hochgeschwindigkeitskameras sind für die visuelle Inspektion in der Industrie weit verbreitet. Die Integration von KI in die visuelle Inspektion kann zu erheblichen Verbesserungen führen, indem die Anfälligkeit für Probleme wie Licht, Reflexionen und Schmutz, die durch manuelle Fertigungsschritte entstehen können, verringert wird.
Mit den neuen Fortschritten in der Technologie können maschinelle Lernmodelle bereits mit einigen wenigen Beispieldaten feinabgestimmt werden, was eine große Anpassungsfähigkeit und Flexibilität bietet, um Designänderungen zu berücksichtigen.
- Automatisierte Erkennung von Fehlern
Senkung der Produktionskosten und des Ausschusses durch frühzeitige Erkennung fehlerhafter Teile im Fertigungsprozess.
- Nicht nur eine Blackbox: Erklärungen für Entscheidungen erhalten
Techniken für erklärbare KI ermöglichen es, die Entscheidungen des KI-Systems zu verstehen.
Vermeiden Sie teure Probenentnahmen
Für das Training von Machine Learning-Modellen ist eine bestimmte Anzahl von Beispielen erforderlich. Im industriellen Kontext scheint das Sammeln von Beispielen einfach zu sein, aber die Beschaffung von Teilen mit Fehlern oder Anomalien ist teuer. Die Annotation von Beispielen durch Fachexperten kann sogar noch teurer sein.
In diesem Fall können synthetische Daten genutzt werden, um Zeit, Aufwand und Kosten zu sparen und die Verzerrung von Datensätzen zu verringern. Synthetische Daten sind jedoch nicht ohne Kosten, da ein erheblicher Aufwand für die Steuerung und Kontrolle des Generierungsprozesses und die Identifizierung von Verzerrungen und Fehlern (Anomalien) in den realen Daten betrieben werden muss.
Bei Renumics verfügen wir über umfangreiche Erfahrung in der Datenkuratierung, Datenbereinigung und Kontrolle und Auswahl im Generierungsprozess synthetischer Daten. Unsere Methodik für das Training von Machine Learning-Modellen basiert auf einem datenzentrierten Ansatz. Wir legen den Schwerpunkt auf die Leistung des KI-Systems in realen Anwendungen und nicht nur auf das maschinelle Lernmodell in einer theoretischen Umgebung.
Weitere Informationen über unsere datenzentrierten Methoden finden Sie in unserem Blog und in unserem Playbook.
Objekterkennung für Produktionslinienumgebungen
Nutzen Sie KI-Systeme, um die Überwachung und Sicherheit in Ihrer Produktionslinie zu verbessern. Die Objekterkennung kann als Technologie eingesetzt werden, um die Umgebung konsequent zu überwachen und unerwartete Objekte oder Hindernisse, die den Arbeitsablauf stören oder ein Sicherheitsrisiko für die Produktion darstellen könnten, sofort zu erkennen.
- Betriebliche Effizienz: Erinnern Sie Ihre Mitarbeiter, wenn der Bestand niedrig ist
- Proaktiv: Sicherstellen, dass Routen nicht blockiert werden
- Erhöht die Sicherheit: Halten Sie Maschinen an, wenn sich Objekte in gefährlichen Bereichen befinden
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