Computer-Vision in der Fertigung: 9 Anwendungsfälle, Beispiele und bewährte Verfahren
23. Mai 2023
Computer-Vision (CV) in der Fertigung umfasst KI-gestützte Systeme, die visuelle Eingaben aus der physischen Welt (z. B. aus Fabriken und anderen Industriestandorten) erfassen, analysieren und verstehen können, um Menschen zu helfen, die richtigen Maßnahmen zu ergreifen und sie in verschiedenen Produktionsprozessen zu unterstützen.
Vertrauen Sie auf die Computer-Vision-Beratungs- und Implementierungsdienste von Itransition, um die Vorteile dieser Technologie in Ihrem Geschäftsszenario voll auszuschöpfen.
Computer-Vision in der Fertigung: ein Marktüberblick
Die Computer Vision Technologie und der Fertigungssektor werden in den kommenden Jahren voraussichtlich noch enger zusammenwachsen.
der Hersteller halten Computer Vision für wichtig, um ihre Geschäftsziele zu erreichen
IBM, 2021
des Weltmarktes für Computer Vision wird allein durch das Industriesegment abgedeckt
Grand View Research, 2021
CV-Markt CAGR 2023-2030, wobei die fertigung eines der am schnellsten wachsenden Segmente ist
Mordor Intelligence, 2023
Cybersecurity
Advanced data analytics including predictive/prescriptive analytics
Automation/robotics
IIoT/IoT data from devices
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)
Computer vision
Autonomous systems
Augmented/virtual/mixed reality
Next generation ERP systems
Track and trace for supply chain visibility
Scheme title: Top 10 technologies helping manufacturers meet their business goals
Data source: ibm.com — 2021 Digital transformation assessment Covid-19: a catalyst for change
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Ein Beispiel für ein fertigungsorientiertes Computer-Vision-System
In einer Studie des Institute of Electrical and Electronics Engineers wurde ein möglicher Systemrahmen für die Integration von Computer Vision in Ihre bestehende Fertigungsumgebung vorgeschlagen. Dies sind die Schlüsselkomponenten und die damit verbundenen Prozesse:
Titel des Themas: Hauptkomponenten eines Computer-Vision-Systems für die Fertigung
Datenquelle: IEEE - Computer vision techniques in manufacturing, 2022
Beleuchtungsmodul
Versorgt das Sensormodul mit gleichmäßiger Beleuchtung und ermöglicht die Erfassung klarer Bilder des fertigungssystems.
System der fertigung
Umfasst Fließbänder, Montageroboter und fahrerlose Transportsysteme.
Sensorik-Modul
Besteht aus Kameras, die visuelle Daten aus dem Fertigungssystem erfassen und über das Internet der Dinge (IoT) an das Lebenslaufsystem senden.
Computer-Vision-System
Sie wird in der Regel durch Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) angetrieben und kann verschiedene Aufgaben erfüllen, von der Produktzählung bis zur Qualitätskontrolle der Ausführung mit Erkennung von Fehlern (Anomalien).
Modul Entscheidungsfindung
Verarbeitet die bisherigen Ergebnisse mit regelbasierten oder komplexeren Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um eine geeignete Aktion auszulösen.
Betätigungselement
Eine Reihe von Robotern, die gemäß den vom Entscheidungsfindungsmodul festgelegten Strategien mit dem Fertigungssystem interagieren.
9 Anwendungsfälle der Computer Vision in der Fertigung
Computer-Vision-Systeme können in vielen Anwendungsfällen und Betriebsszenarien innerhalb von Fertigungsprozessen eingesetzt werden.
1 Qualitätskontrolle
Kombiniert mit der ML-gestützten Anomalie-Erkennung ermöglicht die Computer Vision die automatisierte Sichtprüfung, um fehlerhafte Produkte mit jeder Art von Anomalie (z. B. Kratzer oder Dellen) zu identifizieren.
2 Automatisierung von Montageprozessen
3 Kontrolle der Verpackung
4 Objektdetektion und -erkennung
5 Überwachung der Einhaltung
6 Sortieren und Zählen
7 Messung der Abmessungen
8 3D-Vision und Design
9 Rückverfolgbarkeit der Lieferkette
Nutzen Sie die Geschäftsmöglichkeiten, die sich durch Computer Vision eröffnen
Beispiele für Computer-Vision in der Fertigung
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele aus der Praxis von Fertigungsunternehmen, die Computer Vision in einer Vielzahl von Prozessen nutzen:
Dow Chemie
Volvo
Bildtitel: Volvo Cars' visuelles Inspektionssystem Atlas
Datenquelle: assemblymag.com - KI-basierte Bildverarbeitungstechnologie unterstützt Fahrzeuginspektion
Komatsu
Tennplasco
Vorteile der Computer-Vision in der Fertigung
Der Einsatz von Bildverarbeitungssystemen in industriellen Prozessen kann das verarbeitende Gewerbe in Bezug auf seine Vorteile stärken:
Höhere Produktivität
Laut Deloitte beschleunigt die Einführung von Computer Vision, Automatisierung und anderen Initiativen für intelligente Fabriken die Produktionszyklen, was zu einer Steigerung der Arbeitsproduktivität um 12 % und der Gesamtproduktion um 10 % führt.
Kostenoptimierung
Gesteigerte Produktivität und minimierte Maschinenstillstandszeiten durch Automatisierung und computergestützte Wartung (nach Schätzungen von McKinsey bis zu 50 %) führen zu einer allgemeinen Senkung der Betriebskosten.
Verbesserte Qualität
Computer-Vision-gesteuerte Roboter arbeiten mit chirurgischer Präzision und gewährleisten eine bessere Produktqualität, minimieren menschliche Fehler und senken die Kosten für die Qualitätssicherung insgesamt um 10-20 %, wie McKinsey berichtet.
Sicherheit der Arbeitskräfte
Deloitte hob hervor, dass Bildverarbeitungssysteme in der Fertigung Unternehmen in die Lage versetzen, gefährliche Fehlfunktionen zu erkennen, den Zustand der Arbeiter zu überwachen und jegliche Anzeichen von Ermüdung oder Unbehagen zu erkennen.
Roadmap zur Einführung von Computer Vision für Hersteller
Die Implementierung einer ML-basierten Computer-Vision-Lösung in einem Fertigungsszenario umfasst geschäftsorientierte und technische Schritte. Im Folgenden finden Sie eine kurze Übersicht über die wichtigsten Phasen der Einführung.
1
Analyse des Geschäftsbedarfs
Analysieren Sie die geschäftlichen Anforderungen und Erwartungen Ihrer Kunden
Bewertung des aktuellen Technologie-Ökosystems
Unternehmensbedürfnisse und -ziele formulieren
Definieren Sie den Umfang und die Anforderungen der Lösung
2
Erste Datenanalyse
Abbildung und Bewertung von Unternehmensdatenquellen
Identifizierung externer Datenquellen (öffentliche Datenbanken usw.)
3
Entwurf der Lösung
Entwerfen Sie die Architektur der Lösung
Erstellung eines Projektplans, einschließlich Budget und Zeitplan
Identifizieren eines geeigneten Tech-Stacks
Definieren Sie den Umfang eines PoC, falls erforderlich
4
Aufbau der Lösung
Durchführen von Datenbereinigung, -kommentierung und -umwandlung
Definieren Sie die Bewertungskriterien für die Lösung
Daten mit Algorithmen verarbeiten
Erstellen eines Lebenslaufmodells, das auf die Erkennung von Mustern trainiert ist
5
Integration und Markteinführung
Integration des Lebenslaufmodells in die Lösung
Bereitstellen des Produkts in der Zielumgebung
6
Unterstützung
Feinabstimmung des Lebenslaufmodells anhand neuer Daten
Laufende Wartung, Aktualisierungen und Korrekturen durchführen
Herausforderungen und bewährte Verfahren bei der Einführung von Computer Vision
Bei der Implementierung von Computer Vision in der Fertigung können Sie auf einige technische Herausforderungen stoßen. Beachten Sie die folgenden Empfehlungen, um die Einführung zu vereinfachen.
Integration
Integration
Verarbeitung
Verarbeitung
Sicherheit
Sicherheit
Eine Reise in Richtung Industrie 4.0
Neben anderen Technologien, die den digitalen Wandel in der Fertigung und den Übergang zum Modell Industrie 4.0 vorantreiben, hat sich die Computer Vision als wertvoller Verbündeter für diesen Sektor erwiesen. Ihre Implementierung hat in der Tat oft zu erheblichen Kostensenkungen, besserer Qualitätskontrolle, höherem Produktionsausstoß und erhöhter Arbeitssicherheit geführt.
Um die Vorteile dieser Technologie voll ausschöpfen zu können, benötigen Unternehmen jedoch ein modernes technisches Ökosystem, eine solide Strategie für Datenmanagement und -integration sowie die fachkundige Beratung durch einen vertrauenswürdigen Partner wie Itransition.
Benötigen Sie Hilfe bei der Implementierung einer CV-gesteuerten Lösung?
FAQ
Wie wird die Computer-Vision in der Fertigung eingesetzt?
Computer-Vision-Systeme decken verschiedene Anwendungsfälle und Einsatzszenarien ab. Dazu gehören beispielsweise Produktdesign, automatisierte Produktmontage, Qualitätsprüfung, vorausschauende Wartung, Bestandsmanagement, Rückverfolgbarkeit in der Lieferkette und Sicherheitsüberwachung.
Wie zuverlässig sind Computer-Vision-Systeme in der Fertigung?
Dank moderner Deep-Learning-Algorithmen und neuronaler Netze haben Computer-Vision-Systeme für die Erkennung von Objekten oder Anomalien und andere fertigungsbezogene Aufgaben eine Genauigkeit von nahezu 99 % erreicht, wie SAS berichtet.
Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Machine Vision?
Trotz der teilweisen Überschneidungen gehen Computer- und maschinelles Sehen im Hinblick auf den Schwerpunkt auseinander.
- Computer vision
stellt ein breiteres Feld dar, das Werkzeuge und Techniken zur Erfassung, Verarbeitung und zum Verständnis visueller Eingaben sowohl für analytische als auch praktische Zwecke umfasst. Der Schwerpunkt liegt jedoch auf fortgeschrittenen kognitiven Fähigkeiten, Datenanalyse und Entscheidungsfindung. - Maschinelles Sehen
ist ein spezifischerer Begriff, der sich auf den Einsatz von Bildverarbeitungssystemen für industrielle oder fertigungstechnische Anwendungen, einschließlich Inspektion, Qualitätskontrolle und Automatisierung, bezieht. Bei der maschinellen Bildverarbeitung werden spezielle Hardware und Software eingesetzt, um visuelle Daten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren, z. B. um Abmessungen zu messen, Fehler zu erkennen und Muster zu identifizieren.
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