Evaluierung von Machine Learning
für die Fertigung
DER GEWINN FÜR DEN KUNDEN
Erhebliche Zeitersparnis, verbessertes Ergebnis, detaillierte Evaluierung und Strategieentwicklung mehrerer Use Cases für den Einsatz von Machine Learning
KUNDE
Hersteller für Prüf- und Inspektionsmaschinen
Die Ausgangslage
Der Kunde suchte nach Unterstützung bei der Erprobung und Entwicklung einer neuartigen Methode zur Fremdkörpererkennung in Fertigungsstraßen. Hierbei sollten neueste Machine Learning Algorithmen zum Einsatz kommen, um die für das menschliche Auge schwer erkennbaren Merkmale in den variierenden Objekten verlässlich und schnell zu detektieren.
Das Ergebnis
Durch die Möglichkeit Fremdkörper in Bilddaten zu erkennen und deren Position zu bestimmen, können diese frühzeitig entfernt werden und so Verlustzeiten stark minimiert werden. Zudem arbeiten aufbauende und speziell auf die Anforderungen angepasste Machine Learning Systeme mit höherer Genauigkeit und verbessern so das Ergebnis. Hierfür wurde zusätzlich eine automatisierte Trainings- und Testumgebung für die Machine Learning Modelle entwickelt. Darüber hinaus wurden die zur Verfügung stehenden Daten bereinigt und sind nun sowohl in der bereitgestellten Pipeline als auch universell nutzbar.
"Mithilfe eines initialen Workshops und der engen Abstimmung mit dem Kunden war es uns möglich, einen auf die Situation speziell zugeschnittenen Lösungsansatz zu erarbeiten.
Innerhalb kürzester Zeit haben wir so ein Proof of Concept bereitstellen können. Somit kann der Kunde frühzeitig in die Test- und Validierungsphase starten, um von den Vorteilen des Machine Learning zu profitieren."
