KI und Machine Learning

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning revolutioniert die industrielle Fertigung und Produktion. Diese Technologien bieten eine beispiellose Möglichkeit, Effizienz und Produktivität zu steigern, indem sie Prozesse automatisieren und Optimierungen in Echtzeit ermöglichen. Von der präzisen Überwachung und Behandlung von Oberflächen mittels spezieller Kameras bis hin zur Entwicklung autonomer Systeme und Robotik auf Basis von Embedded-KI-Hardware – unsere Anwendungen sind vielfältig und tiefgreifend.

Durch den Einsatz von Deep Neural Networks (DNN) eröffnen sich neue Dimensionen der Datenanalyse und -verarbeitung. Ob bei der Objekterkennung, Bild- und Videosegmentierung oder in der Qualitätsüberwachung und Prozessoptimierung – unsere KI-Systeme lernen aus riesigen Mengen an Betriebsdaten und verbessern kontinuierlich ihre Entscheidungsfindung. Dies führt zu einer signifikanten Reduktion von Ausfallzeiten und einer Steigerung der Gesamtanlageneffektivität.

Die prädiktiven Fähigkeiten von Machine Learning transformieren zudem die Wartung von Maschinen und Anlagen. Predictive Maintenance nutzt Algorithmen, um zukünftige Fehler vorherzusehen und präventive Maßnahmen zu empfehlen, bevor kostspielige Ausfälle eintreten. In Kombination mit unseren fortgeschrittenen Analytik-Tools ermöglicht dies eine vorausschauende und bedarfsorientierte Instandhaltung.

In diesem Kontext sind nicht nur die technologischen Fähigkeiten von Bedeutung, sondern auch die Integration und Implementierung in bestehende Systeme. Die Entwicklung anwendungsspezifischer Software, die optimale Nutzung von Embedded-KI-Hardware sowie die kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der Algorithmen sind entscheidend für den Erfolg in der praktischen Anwendung. Für ein abgestimmtes System liefern wir alles maßgeschneidert aus einer Hand.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance, die vorausschauende Instandhaltung, ist ein zentraler Bestandteil moderner Produktionsanlagen. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen werden Wartungsbedarfe prognostiziert, bevor tatsächliche Ausfälle auftreten. Sensoren erfassen kontinuierlich Daten zu den Betriebszuständen der Maschinen, die anschließend analysiert werden, um Muster und Anomalien zu erkennen. Dies ermöglicht eine rechtzeitige Wartung und den Austausch von Teilen, was letztendlich die Lebensdauer der Anlagen verlängert und Kosten durch ungeplante Ausfälle senkt.

Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen und fortschrittliche Datenanalysetechniken, um zukünftige Ereignisse auf Basis historischer Daten vorherzusagen. Im Kontext industrieller Anwendungen ermöglicht diese Methode, potenzielle Ausfälle und Wartungsbedarfe frühzeitig zu erkennen. Durch die Analyse von Datenmustern aus Maschinenbetrieb und Produktion lassen sich Risiken minimieren und die Effizienz steigern. Predictive Analytics hilft dabei, ungeplante Stillstände zu reduzieren und die Produktivität durch optimierte Wartungspläne und Ressourceneinsatz zu verbessern.

Oberflächenqualitätsabsicherung mit speziellen Kameras

Die fortschrittliche Oberflächenqualitätsabsicherung mithilfe spezieller Kameras ermöglicht eine präzise Erfassung und Analyse der Oberflächenbeschaffenheit in Echtzeit. Diese Technologie nutzt hochauflösende Kameras und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Unregelmäßigkeiten, Abnutzung oder Defekte zu identifizieren. Die Integration dieser Systeme führt zu einer verbesserten Qualitätskontrolle, geringeren Wartungskosten und einer optimierten Produktionseffizienz. Die Überwachung und Analyse der Oberflächen trägt dazu bei, die Integrität der Produktionsprozesse zu gewährleisten und die Lebensdauer der behandelten Materialien zu verlängern.

DNN-Anwendungen in der industriellen Automation

Die Realisierung umfangreicher Wahrnehmungsfunktionen und die Implementierung eines flexiblen, intelligenten Verhaltens zur Umsetzung komplexer Aufgabenstellungen sind unter Nutzung von Deep Neural Networks (DNN) möglich. Für die im Kontext eingesetzten DNN können je nach konkreter Aufgabenstellung unterschiedliche DNN-Architekturen erforderlich sein. Aus diesem Grund ist die Auswahl des geeigneten DNN sowie dessen Implementierung eine sehr wichtige Teilaufgabe.

Außerdem sind die Entwicklung eines geeigneten Trainingskonzepts und die Erstellung hochqualitativer Trainingsdaten Voraussetzungen für die Realisierung eines einsatzfähigen Deep Neural Networks. Um den Aufwand bei der Erstellung der benötigten Trainingsdaten gering zu halten, werden leistungsfähige KI-Methoden und -Werkzeuge eingesetzt, z. B. Labeling-Tools zur manuellen, halb- und vollautomatischen Annotation sowie Augmentierungsverfahren, die die automatische Generierung weiterer Trainingsdaten ermöglichen. Die Durchführung von DNN-Trainings, die anschließenden Tests des trainierten DNN sowie die Anpassung und Erweiterung der Testdaten mit darauffolgenden Tests erfolgen iterativ, bis die gewünschte Qualität des DNN erreicht wird.

Neben dem geschilderten Einsatz von Deep Neural Networks im Kontext der Entwicklung autonomer Systeme finden diese auch in anderen Automatisierungsvorhaben Anwendung, sei es bei intelligenten Handhabungs- oder Sortierprozessen oder auch bei intelligenten Steuerungen zur Umsetzung einer Fertigungsprozessoptimierung.

Objekterkennung
Deep Neural Networks sind besonders effektiv in der Objekterkennung innerhalb komplexer Produktionsumgebungen. Sie identifizieren und klassifizieren Objekte in Echtzeit, was für automatisierte Sortierprozesse, Qualitätskontrollen und robotergestützte Systeme unerlässlich ist. Unsere Technologie ermöglicht es Maschinen, selbstständig Entscheidungen auf Basis visueller Daten zu treffen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Produktion gesteigert werden.

Bildsegmentierung und Videosegmentierung
DNN werden ebenfalls zur Bild- und Videosegmentierung eingesetzt. Diese Prozesse sortieren digitale Bilder und Videos in mehrere Segmente (oder Objekte), was eine detaillierte Analyse und Verarbeitung ermöglicht. In industriellen Anwendungen hilft diese Technik, spezifische Merkmale in Materialien oder Bauteilen zu erkennen, die für präzise Qualitätsprüfungen und weiterführende automatisierte Verarbeitungsschritte benötigt werden.

Qualitätsüberwachung
In der Qualitätsüberwachung nutzen DNN ihre Fähigkeit, komplexe Muster und Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Unsere Systeme überwachen die Produktqualität in Echtzeit und alarmieren bei Abweichungen, was eine schnelle Reaktion und Korrektur ermöglicht. Durch die ständige Überwachung und Analyse von Produktionsdaten tragen DNN wesentlich zur Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards bei.

Prozessoptimierung
DNN spielen eine entscheidende Rolle in der Prozessoptimierung, indem sie kontinuierlich Daten analysieren und daraus Optimierungsvorschläge generieren. Unsere Netzwerke lernen aus Produktionsabläufen und passen sich automatisch an, um Effizienzsteigerungen zu erzielen und den Materialverbrauch sowie die Zykluszeiten zu reduzieren. Ihre Anpassungsfähigkeit macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für die kontinuierliche Verbesserung industrieller Prozesse.

Softwareentwicklung für Embedded KI-Hardware von NVIDIA (autonome Systeme und Robotik)

Die Entwicklung von Software für Embedded-KI-Hardware, insbesondere für NVIDIA-Plattformen, spielt eine Schlüsselrolle bei der Realisierung autonomer Systeme und Robotik. Die leistungsstarken GPUs von NVIDIA und spezialisierte SDKs wie JetPack bieten die notwendige Rechenleistung und die Tools, um komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke effizient auszuführen. Diese Technologien ermöglichen es, autonome Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, in Echtzeit zu lernen, zu navigieren und zu interagieren. Anwendungen umfassen autonome Fahrzeuge, intelligente Fertigungsroboter und Drohnen, die in der Lage sind, ihre Umgebung präzise zu erkennen und darauf zu reagieren. Die Softwareentwicklung für diese Plattformen erfordert tiefgreifendes Wissen in KI, maschinellem Lernen und Robotik, um die volle Kapazität der Hardware auszuschöpfen und innovative Lösungen für industrielle Anwendungen zu schaffen.