{"id":24140,"date":"2025-07-04T10:50:57","date_gmt":"2025-07-04T08:50:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aston.eu\/ai-powered-visual-inspection-2\/"},"modified":"2025-07-04T14:40:16","modified_gmt":"2025-07-04T12:40:16","slug":"ai-powered-visual-inspection-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aston.eu\/de\/ai-powered-visual-inspection-2\/","title":{"rendered":"Systemair | KI-gest\u00fctzte visuelle Inspektion"},"content":{"rendered":"\t\t
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Die Mitarbeitenden bei Systemair suchten nach einer M\u00f6glichkeit, Fehler im Fertigungsprozess zu reduzieren \u2013 und waren auch von der Idee angetan, dass k\u00fcnstliche Intelligenz ihnen dabei helfen k\u00f6nnte. Ausgehend von einem Proof of Concept halfen wir dabei, dieses Problem zu l\u00f6sen.<\/strong><\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Problem<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Das Unternehmen Systemair hatte Probleme mit der Konsistenz der Qualit\u00e4t von Aluminiumrahmenverbindungen \u2013 vermutlich verursacht durch Bedienerfehler \u2013 obwohl ein visuelles Inspektionssystem bereits vorhanden war.<\/p>\n

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Unsere L\u00f6sung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Wir haben die Konsistenz der Qualit\u00e4t von Aluminiumrahmenverbindungen durch den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz verbessert \u2013 mit Echtzeit-Warnungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Ein Edge-Ger\u00e4t mit einem neuronalen Netzwerk wurde an der Maschine installiert, um Bediener auf falsch positionierte Teile aufmerksam zu machen.<\/p>\n<\/li>\n

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    Eine Kamera und Deep-Learning-Algorithmen erkennen und klassifizieren falsch montierte Aluminiumrahmen (L\u00fccken, scharfe Kanten usw.).<\/p>\n<\/li>\n

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    Die Videodaten werden lokal auf dem Edge-Ger\u00e4t verarbeitet und auf einem Display angezeigt.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Unser Ansatz<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Datenerfassung<\/strong><\/span><\/p>\n

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    Hochaufl\u00f6sende Kamera zur Erfassung der Aluminiumrahmen-verbindungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Modellentwicklung<\/strong> <\/b><\/span><\/p>\n

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    Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Klassifizierung der Verbindungsqualit\u00e4t.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Integration<\/strong><\/span><\/p>\n

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    Integration des Modells in ein Echtzeit-\u00dcberwachungssystem.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Anwendungsfall<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Erkennung von Rissen in Aluminium-verbindungen<\/span><\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Erkennung von Rissen oder schlecht positionierten Aluminiumverbindungen. Die Benutzeroberfl\u00e4che zeigt an, ob die Profile korrekt verbunden sind, und erm\u00f6glicht es dem Bediener, Bilder f\u00fcr weitere Trainingsdaten zu sammeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Unsere Methode nutzt eine Kamera und Deep-Learning-Algorithmen, um falsch verbundene Aluminiumrahmen zu erkennen und zu klassifizieren. Das aufgenommene Videomaterial wird von einem Edge-Computing-Ger\u00e4t verarbeitet, das mit der Kamera und dem Display verbunden ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Die Maschine ist nun mit einem Edge-Ger\u00e4t ausgestattet, das ein neuronales Netzwerkmodell ausf\u00fchrt und den Bediener warnt, wenn die Produktteile nicht korrekt positioniert sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Ergebnis<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Die Automatisierung der visuellen Inspektion mit Echtzeit\u00fcberwachung verbessert die Qualit\u00e4tskontrolle, reduziert den manuellen Aufwand, erh\u00f6ht die Genauigkeit, f\u00f6rdert die Kompetenzentwicklung und steigert die Produktivit\u00e4t \u2013 sodass nur hochwertige Produkte die Pr\u00fcfung bestehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Bei Systemair suchten wir nach einer M\u00f6glichkeit, Fehler im Fertigungsprozess zu reduzieren. Gleichzeitig waren wir von der Idee begeistert, dass k\u00fcnstliche Intelligenz uns dabei unterst\u00fctzen k\u00f6nnte.<\/strong><\/p>\n

    Das Team von Aston ITM arbeitete sehr eng mit unserem Team zusammen und pr\u00e4sentierte innerhalb weniger Wochen eine funktionierende L\u00f6sung. Ich habe es besonders gesch\u00e4tzt, dass sie die L\u00f6sung zun\u00e4chst in ihrer eigenen Testumgebung ausprobierten \u2013 ohne direkt in die Produktion eingreifen zu m\u00fcssen.<\/p>\n

    Ein weiterer Vorteil war, dass sie auch die passende Hardware zur Software ausw\u00e4hlten, die alle Anforderungen f\u00fcr den Einsatz in der Produktion erf\u00fcllte.<\/p>\n

    Am Ende des Projekts erhielten wir zudem Berichte zur Bewertung der Produktionsqualit\u00e4t. Dadurch k\u00f6nnen wir die Ergebnisse nun noch besser messen und auswerten.<\/p>\n

    Der Proof of Concept war erfolgreich, und wir pr\u00fcfen derzeit den Einsatz dieser L\u00f6sung in weiteren Produktionsphasen.<\/p>\n

    Maro\u0161 Chlebo, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer, Systemair<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die Mitarbeitenden bei Systemair suchten nach einer M\u00f6glichkeit, Fehler im Fertigungsprozess zu reduzieren \u2013 und waren auch von der Idee angetan, dass k\u00fcnstliche Intelligenz ihnen dabei helfen k\u00f6nnte. Ausgehend von einem Proof of Concept halfen wir dabei, dieses Problem zu l\u00f6sen. 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