Implementierung von Computer Vision in der Fertigung: Von der Fehlererkennung zur Sicherheit

Fertigungsanlagen generieren mehr visuelle Daten als ein menschliches Team überhaupt verarbeiten kann. Eine einzelne Produktionsschicht erzeugt Tausende von Inspektionspunkten, Geräteermittlungen und Prozessereignisse, von denen die meisten nicht überprüft werden, bis irgendetwas schiefgeht. Bis dahin ist der Defekt bereits ausgeliefert, die Ausrüstung bereits kaputt gegangen oder der Sicherheitsvorfall bereits stattgefunden hat.

Die Computervision in der Fertigung bietet eine kontinuierliche, Echtzeit-Visualisierung dessen, was auf der Produktionsebene in jeder Produktionsphase geschieht. Qualität, Sicherheit, Geräte-Instandhaltung und Prozesseffizienz werden von einem einzigen System aus messbar und handlungsfähig.

Der wirtschaftliche Nutzen wird immer schwieriger zu ignorieren. Laut der Weltwirtschaftsforum, Hersteller, die KI mit IoT, Cloud und anderen Technologien kombinieren Übertreffen Sie Ihre Mitbewerber um 16% oder mehr, und 94% erfolgreiche Industriereformprojekte verbinden mehrere Technologiebereiche Anstatt KI isoliert einzusetzen.

In diesem Leitfaden wird erläutert, was Computer Vision in einer Produktionsumgebung leisten kann, welche Anwendungsfälle die bestmögliche Rendite liefern, was für die Implementierung eines Systems erforderlich ist, das auf einer tatsächlichen Produktionslinie funktioniert, und wie Yalantis jede Phase des Prozesses angeht.

Die manuelle Inspektion hat ihre Grenzen. Bei einem bestimmten Produktionsvolumen kann die menschliche Inspektion nicht mehr Schritt halten, da die Aufmerksamkeit nachlässt. Außerdem sind einige Mängel zu klein oder zu schnell, um sie mit bloßem Auge zu erkennen. Der Computer-Visionen-Algorithmus beseitigt diese Grenzen. Hier sind die Vorteile der Computer-Vision in der Fertigung:

• Konsequent Mängel ErkennungEin kamerabasiertes System untersucht jede Einheit mit voller Liniengeschwindigkeit und verwendet die gleichen Erkennungskriterien von der ersten Einheit des Schichtbetriebs bis zur letzten. Die Fehlerraten sinken, und weniger fehlerhafte Produkte erreichen Ihre Kunden.
• Voller VerfolgbarkeitJedes Defekt wird mit einem Zeitstempel, einer Zeilennummer und dem Produktionskontext protokolliert. Diese Daten zeigen Ihnen, wo Defekte sich konzentrieren, welche Geräte verschoben werden und was einen Qualitätsverlust ausgelöst hat, sodass Ihr Team das Problem untersuchen und beseitigen kann.
• Prognostizierbar Instandhaltung SignaleSubtile visuelle Veränderungen bei der Ausrüstungsergebnisse treten oft schon vor einem Ausfall auf. Das System erkennt diese frühzeitig, sodass Sie die Wartung nach Ihren eigenen Vorstellungen planen können, anstatt auf eine unvorhergesehene Störung reagieren zu müssen.
• Verringerte Abhängigkeit von manueller InspektionErfahrene Inspektoren sind schwer zu rekrutieren und noch schwerer zu halten. Die Automatisierung von repetitiven visuellen Kontrollen ermöglicht Ihrem Team die Ausführung von Aufgaben, die eine Beurteilung erfordern, und entzieht der Qualitätskontrolle bei Personaleinbußen jegliche Bedeutung.
• Real-time-ProduktionsüberwachungDashboards bieten Ihrem Operations-Team eine Live-Visualisierung der Fehlerraten, der Modellperformance und des Anlagenzustands. Probleme werden in Sekundenschnelle erkannt, nicht erst am Ende des Schichtbetriebs.

Hersteller setzen Computer-Vision-Systeme ein, um operative Probleme zu lösen, die mit traditionellen Inspektions- und Überwachungsmethoden nicht zuverlässig angegangen werden können. Vision-basierte Systeme bieten eine kontinuierliche Beobachtung von Produkten, Geräten und Produktionsprozessen, ohne die Prozesse zu verlangsamen. Wir gehen auf die wichtigsten Anwendungsfälle ein und besprechen, wie sie Ihnen bei der Lösung der beliebtesten Probleme helfen können, die während des Herstellungsprozesses auftreten.

Computervision für Qualitätskontrolle und Defekterkennung

Die Qualitätskontrolle hängt oft von manuellen Inspektionen ab, die unter Zeitdruck und wechselnden Lichtbedingungen durchgeführt werden. Die Bediener müssen kleine Mängel erkennen, während sie gleichzeitig die Produktionsgeschwindigkeit aufrechterhalten. Solche Umstände führen oft zu unzusammenhängenden Inspektionsergebnissen und verpassten Defekten. Mit zunehmendem Produktionsvolumen wird die manuelle Inspektion zunehmend unhandlich, ohne die Arbeitskosten zu erhöhen oder die Produktionslinie zu verlangsamen.

Computer-Vision-Systeme automatisieren Inspektionsaufgaben, die bei Produktionsgeschwindigkeit nur schwer konsistent durchgeführt werden können. Hersteller wenden sie bei Aufgaben wie:

• Oberflächenprüfung zur Erkennung von Kratzern, Rissen und Dellen;
• Prüfung der Montage Um fehlende oder ungerichtete Komponenten zu identifizieren;
• Verpackung und Etikettenprüfung zur Vermeidung von Versandfehlern;
• Dimensionale Überprüfung zur Erkennung von Ausrichtungsabweichungen.

In der Praxis implementieren Hersteller Inspektionssysteme, die industrielle Kameras, gesteuerte Beleuchtung und KI-Geräte am Rand kombinieren, die direkt an der Produktionslinie integriert sind. Die Kameras erfassen Bilder, während Produkte die Kontrollpunkte passieren, und trainierte Modelle analysieren diese sofort. Fehlende Teile können automatisch zurückgewiesen werden, während ungewisse Fälle für eine Überprüfung durch den Bediener gekennzeichnet werden. Hybrid-Konfigurationen, die Automatisierung mit menschlicher Validierung kombinieren, können eine hohe Effizienz erreichen. Rückzahlung in weniger als einem Jahr.

Computervision für Anomalieerkennung und vorausschauende Instandhaltung

Ausfälle an Anlagen passieren selten ohne Vorwarnung. Maschinen zeigen in der Regel bereits frühe Anzeichen einer Verschlechterung durch subtile Veränderungen der Bewegung, der Temperatur oder sichtbarem Verschleiß. Traditionelle Instandhaltung setzt auf feste Zeitpläne oder isolierte Sensordaten, die diese frühen Anzeichen oft nicht erfassen können. Schlechte Instandhaltungstrategien können die Produktivität senken, indem 5% bis 20%, Während unplanmäßige Ausfälle die Branchen jährlich rund 10 Milliarden Euro kosten, $50 Milliarden pro Jahr.

Eine Möglichkeit, dieses Problem zu reduzieren, besteht darin, Abweichungen vom normalen Geräteverhalten zu erkennen und sich auf auftretende Geräteprobleme einzulassen. In diesem Fall ermöglicht das Computer-Vision-System eine kontinuierliche visuelle Überwachung des Gerätelebenslaufs und hilft dabei, frühe Anzeichen von Ausfällen zu erkennen. Hier ist die Funktionsweise:

• Bewegungsanomalieerkennung Wird verwendet, um abnormale Schwingungs- oder Bewegungsmuster zu identifizieren;
• Detektion von thermischen Anomalien hilft bei der Erkennung überhitzter Komponenten vor einem Ausfall;
• Visual Zustandserfassung erkennung von Lecks, Korrosion oder Materialablagerungen;
• Automatisierte Mess- und Anzeigeaufbereitung Spuren analoger Messungen über die Zeit.

Die Entwicklung einer solchen Lösung erfordert die Kombination von Computer Vision mit Daten aus Industriellen IoT-Sensoren und Wartungsprotokollen, um ein ganzheitliches Bild der Anlagenverfassung zu erhalten. Vision-Modelle erstellen eine Grundlage für normales Verhalten und erkennen visuelle Anomalien, sobald diese auftreten. Diese Signale werden mit Sensordaten und der Wartungsgeschichte verknüpft, um eine frühzeitige Intervention zu ermöglichen. KI-gestützte Algorithmen Prädiktive Instandhaltung Kann die Maschinenausfallzeit um 30% bis 50%, Verlängern Sie die Lebensdauer Ihrer Ausrüstung 20% bis 40%, und die Produktivität der Vermögenswerte um bis zu 20%, Dadurch werden die Gesamtkosten der Instandhaltung um bis zu 50 % gesenkt. 10%.

Computervision für die Fertigungs-Sicherheit

Produktionsumgebungen birgt ständig Sicherheitsrisiken. Die Mitarbeiter arbeiten in der Nähe von schweren Maschinen, beweglichen Fahrzeugen und gefährlichen Stoffen, wo selbst ein kleiner Fehler schwerwiegende Verletzungen verursachen kann. Daher dürfen jegliche Sicherheitsverletzungen nicht unbeachtet bleiben, bis ein Unfall eintritt.

Darüber hinaus ist die finanzielle Auswirkung von Arbeitsunfällen erheblich. US-Unternehmen geben mehr aus als $1 Milliarde pro Woche Über die Zahl der nicht tödlichen Arbeitsunfälle hinaus. Im Jahr 2022 kosteten die Gesamtkosten der arbeitsbedingten Todesfälle und Verletzungen die Regierung, Arbeitgeber und Arbeitnehmer. $1,2 Billionen Nur in den USA.

Um die Sicherheitsbedingungen kontinuierlich zu überwachen und Vorfälle zu verhindern, setzen Hersteller Computer-Vision-Systeme ein, die ihnen dabei helfen:

• Erkennung von persönlichem Schutzausrüstung (PSA) die Identifizierung von Arbeitern ohne Helm, Sicherheitsanzug oder Schutzbrille;
• Überwachung in eingeschränkter Zone zur Erkennung von Einflüssen in gefährliche Bereiche;
• Arbeiter-Nähe-Überwachung um bewegliche Maschinen;
• Personenbezogene Zulassungsüberprüfungen um sicherzustellen, dass nur zugelassene Mitarbeiter Zugang zu bestimmten Bereichen oder Geräten haben;
• Überwachung der Fahrzeuginteraktion Um Kollisionen mit Gabelstaplern oder automatisierten Führungsfahrzeugen zu reduzieren.

Je nach spezifischen Umständen auf der Produktionslinie werden diese Einsatzfälle kombiniert, um mögliche unsichere Situationen frühzeitig zu erkennen und sofortige Maßnahmen zu starten, bevor ein Unfall eintritt. Wird eine Gefahr erkannt, kann das System Alarme auslösen, die Aufsichtsbeamten informieren oder die nahegelegene Anlage automatisch verlangsamen.

Computer-Vision für Prozessüberwachung und Produktionsautomatisierung

Produktionslinien laufen oft ohne ausreichenden Einblick in die tatsächlichen Betriebszustände. Engpässe, Stillstände und Prozessabweichungen bleiben möglicherweise unbemerkt, bis Produktionsziele nicht erreicht werden. Manuelle Überwachung bietet nur periodische Erkenntnisse und kann keine kurzfristigen Störungen oder allmähliche Effizienzverluste erfassen, die im Laufe der Zeit sich zusammenspielen.

Die Computervision verbessert die Produktionssichtbarkeit und ermöglicht die Automatisierung, indem sie den Produktfluss und das Prozessverhalten kontinuierlich überwacht. Herstellern kommt sie bei Aufgaben wie:

• Überwachung der Produktionslinie, das die Durchsatzraten misst und Verlangsamungen erkennt;
• Linienverfolgung, das den Produktfluss entlang von Fördergeräten verfolgt und Unterbrechungen erkennt;
• Automatischer Sortieren, das Produkte klassifiziert und sie an die richtige Bestimmungsort leitet;
• Visiongestützte Robotik, das das Abgreifen und Platzieren ermöglicht, wenn eine genaue Positionierung erforderlich ist.

Die jüngsten Fortschritte in der Computervision erweitern zudem die Möglichkeiten industrieller Automatisierungssysteme, darunter Roboterarme, automatisierte Sortieranlagen und kollaborative Roboter (Cobots). Laut McKinsey können Lösungen der Industrie 4.0, die KI und erweiterte Automatisierung kombinieren, folgende Vorteile bieten: 15% bis 30% Verbesserungen in der Arbeitsproduktivität.

Verbesserungen bei der Objekterkennung und der semantischen Segmentierung ermöglichen es diesen Systemen, Objekte zu erkennen, deren Position im Raum zu verstehen und entsprechend ihre Aktionen anzupassen. Anstatt auf starre, voreingestellte Wege zu folgen, können vision-fähige Roboter Werkzeuge, Komponenten oder leere Regalplätze erkennen und auf Veränderungen in der Umgebung reagieren. Diese Fähigkeit macht die Automatisierung flexibler und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter sicherer.

Die Computervision auf der Produktionsfläche benötigt schnelle Verarbeitung, stabile Integration in industrielle Systeme und ein vorhersehbares Verhalten unter realen Produktionsbedingungen.

Edge-Verarbeitung vs. Cloud-Verarbeitung

Produktionslinien können nicht auf die Netzwerkverzögerung warten. Wenn ein Defekt auftritt oder ein Mitarbeiter in eine Sperrzone gelangt, muss das System sofort reagieren. Die Edge-Verarbeitung führt Modelle direkt auf Geräten aus, die in der Nähe der Kameras installiert sind, und daher muss keine Daten an einen entfernten Server gesendet werden. Auf diese Weise können Bilder innerhalb von Millisekunden vor Ort analysiert werden, ohne Verzögerungen und ohne das Risiko von Verbindungsproblemen. Selbst mit eingeschränkter Hardware können Echtzeit-Analysen mithilfe von Methoden wie TinyML für Edge-IoT-Geräte, die es Modellen ermöglichen, effizient zu arbeiten, ohne auf Cloud-Ressourcen angewiesen zu sein.

Die Cloud-Verarbeitung wird weiterhin eingesetzt, jedoch für unterschiedliche Aufgaben. Teams nutzen sie, um Modelle auf großen Datensätzen zu trainieren, historische Daten zu speichern und Trends über mehrere Standorte hinweg zu analysieren. Einige Hersteller senden ausgewählte Bilder auch in die Cloud für eine detailliertere Analyse, wo die Geschwindigkeit weniger entscheidend ist. In der Praxis teilen sich die meisten Systeme die Verantwortlichkeiten: Kante für Echtzeitentscheidungen, Cloud für Analysen und Verbesserungen.

Industrielle Computervision und das IIoT-Ökosystem

Ein Vision-System ist nur dann nützlich, wenn es mit dem Rest der Fabrik vernetzt ist. Kameras erkennen Ereignisse, aber programmierbare Steuerungssysteme (PLC) steuern Maschinen, und Fertigungsabläufe-Management-Systeme (MES) überwachen Produktionsprozesse und Arbeitsabläufe. IIoT-Datenmanagement und -Analytik Pipelines verbinden diese Systeme miteinander und ermöglichen es dem Vision-System, auf das zu sehen was zu tun ist.

Zum Beispiel kann ein erkannter Defekt zu einer automatischen Teilezurückweisung führen, während eine Verlangsamung der Produktion an einer bestimmten Maschine liegen kann. Ohne diese Verbindung bleibt die Vision lediglich eine Überwachung. Mit dieser Verbindung werden visuelle Daten Teil des Entscheidungsprozesses.

Sichere und wartungsfreundliche Vision-Systeme

Fabriken verändern sich im Laufe der Zeit. Die Beleuchtung ändert sich, die Geräte verfallen und neue Produktvarianten erscheinen. Vision-Modelle benötigen regelmäßige Aktualisierungen, um genau zu bleiben, aber diese Aktualisierungen dürfen die Produktion nicht unterbrechen oder neue Risiken mit sich bringen. Deshalb Sicherer Bootlauf und OTA-Update-Pipelines Sie sind für die Aufrechterhaltung der Systemintegrität in Live-Produktionsumgebungen unerlässlich.

In Bezug auf die operative Seite überwachen die Teams die Modellperformance kontinuierlich, erkennen frühe Abweichungen in der Genauigkeit und reparieren die Modelle, bevor die Leistungsabfälle die Produktion beeinträchtigen. Sicherheit erfordert dieselbe Disziplin. Wenn Vision-Systeme mit industriellen Netzwerken verbunden werden, muss der Zugriff kontrolliert werden und die Daten vor unbefugten Änderungen oder externen Eingriffen geschützt werden.

Bei Yalantis gehen wir einen anderen Weg an. Implementierung der Computervision Als strukturierter Prozess, der Ihnen dabei hilft, Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Jedes Schritt konzentriert sich auf die Validierung von Werten, die Gewährleistung technischer Realisierbarkeit und die Vorbereitung der Lösung für reale Fabrikbedingungen.

1. Identifizierung von praktikablen Anwendungsfällen

Unser Team beginnt mit einer umfassenden Analyse Ihrer Fertigungsabläufe, um zu ermitteln, wo visuelle Daten die Qualität, Sicherheit oder Effizienz verbessern können. Wir beschränken uns auf Anwendungsfälle, in denen ein visuelles System ein messbares Ergebnis erzielen kann – sei es weniger Rücksendungen, schnellerer Durchsatz oder weniger Produktionsausfälle.

Nicht jedes Problem auf dem Boden eignet sich für künstliche Intelligenz. Wir informieren Sie bereits frühzeitig darüber, damit Sie nicht sechs Monate damit verbringen, etwas zu entwickeln, das nur geringe Wertschöpfung bietet.

2. Lösungserstellung und Systemkonfiguration

Sobald wir uns auf das Ziel geeinigt haben, entwirft unser Team die Lösung unter Berücksichtigung Ihrer Produktionsumgebung. Unsere Ingenieure planen die Kameraplatzierung und die Beleuchtungsanordnung, um eine gleichbleibende Bildqualität über die verschiedenen Schichtzeiten zu gewährleisten. Wir wählen eine Verarbeitungshardware aus, die einen Defekt erkennen kann, bevor dieser in die nächste Station gelangt.

Die Architekten von Yalantis planen außerdem, wie das System mit Ihrer bestehenden Infrastruktur verbunden wird. Die Computervision-Komponente muss Daten direkt in Ihr Fertigungssteuerungssystem einlesen und Ihre Linie-Steuerungen automatisch aktivieren, wenn ein Problem erkannt wird.

3. Pilot-Einsatz

Yalantis installiert eine funktionierende Version auf einem realen Abschnitt Ihrer Linie und führt sie unter tatsächlichen Produktionsbedingungen durch. Dort treten reale Probleme auf: Eine Reflexion kann das Modell verfälschen, eine Produktvariante, auf die die Kamera nicht trainiert wurde, oder ein zeitlicher Mangel an der Förderkette.

Wir lösen diese Probleme, bevor sie teuer werden. Ein Problem, das bereits in dieser Phase aufgetreten ist, kann nur nach Tagen behoben werden. Das gleiche Problem tritt nach einer vollständigen Implementierung jedoch Monate später auf.

4. Skalierung auf die Produktion

Mit einem validierten System erweitern wir es auf die gesamte Linie oder über mehrere Anlagen hinweg. Jede Anlage wird an die lokalen Bedingungen angepasst, da die Beleuchtung, Ausrüstung und Produktpalette von Standort zu Standort unterschiedlich sind. Ihr Team erhält Dashboards, die die Modellperformance, Defektraten und Live-Warnungen anzeigen, sodass Sie stets wissen, ob das System seine Aufgabe erfüllt.

5. Fortlaufende Modellpflege

Ein Computer-Vision-Modell ist keine einmalige Einrichtung. Produkte ändern sich, Geräte verfallen und die Produktionsbedingungen ändern sich. Ein heute trainiertes Modell wird ohne regelmäßige Wartung abrutschen.

Wir führen regelmäßige Überprüfungen durch, aktualisieren Modelle, wenn die Genauigkeit abnimmt, und implementieren Änderungen, ohne die Produktion zu unterbrechen. Ihr Team erhält außerdem ausreichend Schulung, um Probleme eigenständig zu erkennen, sodass der Tagesablauf nicht von uns abhängt.

Computer-Vision-Systeme brechen oft aus, wenn sie von Laboreinständen in reale Produktionslinien überführt werden. Datenlücken, instabile Umgebungen und eine starre Infrastruktur führen zu den meisten Fehlern. Teams, die diese Einschränkungen ignorieren, erleben eine geringe Genauigkeit und lange Implementierungszyklen. Wir stellen Ihnen die Möglichkeiten vor, wie Yalantis die häufigsten Implementierungsprobleme bewältigt.

Datenverfügbarkeit und Modelltraining

Hersteller verfügen selten über genügend Defektdaten. Kritische Defekte treten selten auf, doch der fehlende Nachweis einer einzigen Fehlfunktion kann erhebliche Verluste verursachen. Modelle, die auf begrenzten Datensätzen trainiert wurden, sind nicht in der Lage, Randfälle zu erkennen.

Yalantis erstellt Datensätze direkt aus der Produktion. Teams sammeln reale Bilder, kennzeichnen Defekttypen und generieren synthetische Samples, um selbst seltenen Szenarien gerecht zu werden. Die Ingenieure trainieren die Modelle neu, sobald neue Defekte auftreten, so dass die Leistung die tatsächlichen Bedingungen an der Linie widerspiegelt.

Verhältnisse in der Fabrik

Betriebsräume verzerren die visuelle Eingabe. Die Beleuchtung ändert sich, reflektierende Oberflächen erzeugen Blendung, und Staub oder Vibrationen beeinträchtigen die Bildqualität. Diese Faktoren reduzieren die Modellgenauigkeit, selbst wenn das Modell selbst gut trainiert ist.

Um dieses Problem zu minimieren, stabilisieren die Experten von Yalantis die Bildaufnahme, bevor die KI eingesetzt wird. Die Ingenieure entwerfen optische Aufbausysteme mit kontrollierter Beleuchtung, industriellen Gehäusen und Kamerakonfigurationen, die auf jede Linie zugeschnitten sind. Eine stabile Eingabe führt zu einer stabilen Erkennung.

Integration mit älteren Geräten

Produktionslinien basieren auf eng vernetzten Systemen, die jeden Schritt des Prozesses steuern. Maschinen werden von SPS gesteuert, die Befehle wie Start, Stopp oder Ablehnung eines Teils ausführen. MES übernimmt die Steuerung des Produktionsflusses und der Verfolgung. Jedes neue System muss sowohl mit den beiden Systemen interagieren, ohne die bestehende Logik zu unterbrechen.

Yalantis integriert die Computervision direkt in diese Anlage. Wenn das System einen Defekt oder eine Anomalie erkennt, sendet es ein Signal an den PLC, der eine Komponente sofort ablehnen oder das Maschinenverhalten anpassen kann. Gleichzeitig werden die Prüfergebnisse im MES gespeichert, um die Produktionsdaten konsistent zu halten. Diese Methode ermöglicht es Herstellern, Vision-Funktionen hinzuzufügen, ohne die gesamte Produktionslinie neu zu gestalten.

Anforderungen an Genauigkeit und Zuverlässigkeit

Produktionssysteme können keine instabile Leistung vertragen. Ein einzelnes falsches Positiv kann die Produktion stoppen. Ein verpasster Defekt kann weiterverfolgt werden und größere Ausfälle verursachen. Die Leistung muss konstant bleiben, auch wenn sich die Bedingungen an der Linie ändern.

Yalantis überwacht die Leistung der Modelle in der Produktion und repariert sie, falls die Genauigkeit abnimmt. Die Bereitstellung von Edge sorgt für schnelle und vorhersehbare Reaktionszeiten, selbst bei hoher Auslastung. Netzwerkkonnektivität ist begrenzt.

Yalantis entwickelt Computer-Vision-Systeme, die zuverlässig auf realen Produktionslinien funktionieren. Folgendes zeichnet uns aus:

• Wir entwerfen jeden Lösung, die auf Ihre spezifischen Produktionsbedingungen zugeschnitten ist Anstatt eine generische Vorlage anzuwenden.
• Die Beleuchtungseinrichtung, die Vielfalt der Produkte und die Produktionsgeschwindigkeit – all das wird berücksichtigt, bevor wir einen einzelnen Code schreiben.
• Mit über 500 Ingenieure Wir verfügen über umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von KI, IoT und eingebetteten Systemen und decken sowohl die Software- als auch die Hardwareentwicklung intern ab, sodass Sie mit nur einem Team arbeiten und nicht zwischen verschiedenen Anbietern koordinieren müssen.
• Über 17 Jahre Erfahrung in der Konstruktion und mehr als 150 gelieferte Projekte Das bedeutet, dass wir die komplexen Probleme bereits gelöst haben, die mit der Implementierung von Vision-Systemen in realen Fabriken einhergehen.
• Unternehmen wie Toyota Tsusho, Bosch und KPMG Vertrauen Sie uns bei Produktionskritischen Systemen, was unsere Fähigkeit widerspiegelt, auch unter anspruchsvollen Bedingungen und in großem Maßstab zu liefern.
• Mehr als 40 end-to-end IoT-Implementierungen Erleichtert uns die Integration, um Visionenysteme ohne Unterbrechung mit Ihren bestehenden SPS-, MES- und Produktionsinfrastrukturen zu verbinden.
• Geprüfte Prozesse in allen Bereichen ISO 9001, ISO 27001 und ISO 27701 Sorgen Sie dafür, dass jede von uns bereitgestellte Lösung den Anforderungen an Sicherheit, Qualität und Compliance im Unternehmen entspricht.
• Nach der Inbetriebnahme bleiben wir eng in den Prozess eingebunden. Die Leistungsfähigkeit des Modells wird kontinuierlich überwacht und aktualisiert, sodass das System im Laufe der Zeit immer noch genau ist.