Ein halber Millimeter, breiter ist ein Kratzer oft nicht. Eine Haaresbreite. Da muss ein Mensch schon etwas l\u00e4nger und genauer hinschauen \u2013 jedenfalls l\u00e4nger und genauer als eine mit K\u00fcnstlicher Intelligenz ausger\u00fcstete Kamera: \u201eDie kann in Sekundenschnelle entscheiden, ob etwa Zubeh\u00f6r fehlt, ein Teil auszusortieren ist oder nachbearbeitet werden muss, weil es Kratzer, Verschmutzungen oder Lackpickel gibt\u201c, erkl\u00e4rt unser Kollege Jan Philip M\u00fcller von Rittal. \u201eVisual AI\u201c hei\u00dft das Projekt, an dem er gemeinsam mit unserer angehenden Wirtschaftsingenieurin und dualen Studentin Anna-Lena H\u00f6l\u00df von Loh Services gearbeitet hat.<\/p>\n\n\n\n
Jan Philip ist Prozessingenieur in der Gruppe IT\/OT, die sich dem Zusammenspiel von Operations Technology und IT Komponenten widmet. F\u00fcr beide ist das Projekt \u201eihr Baby\u201c, wie sie lachend erz\u00e4hlen. \u201eUnd jetzt sehen wir es aufwachsen\u201c, sagt Anna-Lena, die das Ganze f\u00fcr ihr Studium auch wissenschaftlich begleitet. \u201eDurch die Integration von vier Kameras wird der visuelle Inspektionsprozess digitalisiert\u201c, erkl\u00e4rt sie. Der Unterschied zum bisherigen Verfahren: \u201eIm Automobilbau werden Qualit\u00e4tskontrollen per Kamera schon l\u00e4nger genutzt \u2013 meist aber ohne KI. Bei unserem Ansatz zeigen wir der Kamera die zu erkennenden Fehler, daraus lernt sie dann die Fehlermerkmale zu sehen. Da die KI in der Kamera sitzt, wird dann automatisch jedes Teil auf die antrainierten Fehler \u00fcberpr\u00fcft, ohne auch nur eine Zeile programmieren zu m\u00fcssen.\u201c Ein gro\u00dfer Vorteil \u2013 dank Kollege KI im Werk.<\/p>\n\n\n\n
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