Defekte frühzeitig erkennen – für eine reibungslose Produktion.
KI-gestützte visuelle Inspektion – erkennt Defekte in Echtzeit, verhindert Ausfallzeiten und hält Ihre Produktion auf Höchstleistung.
Der neue Maßstab für Qualität.
Die KI-gestützte visuelle Inspektion revolutioniert die Qualitätssicherung – von der Fertigung über die Automobilindustrie bis hin zur Lebensmittel-, Verpackungs- und Logistikbranche. Durch die Kombination von Computer Vision und maschinellem Lernen ermöglicht sie nahezu Zero-Defect-Standards, reduziert Ausschuss und schafft intelligente Prozesse, die sich standortübergreifend einheitlich skalieren lassen.
Von Flaschen über Schweißnähte bis hin zu Torten – Präzision mit Geschwindigkeit
Hot-End-Flascheninspektion
Ein führender Glashersteller verbesserte die Qualitätskontrolle bei der Hot-End-Inspektion mit einer KI-gestützten Sichtprüfung. Innerhalb von Millisekunden erkennt das System Flaschenfehler in Echtzeit und stellt sicher, dass nur einwandfreie Produkte weiterverarbeitet werden. Diese Automatisierung reduziert den Abfall, eliminiert manuelle Fehler und steigert die Effizienz, indem sie die Qualitätskontrolle in einen nahtlosen Hochgeschwindigkeitsprozess verwandelt.
Kontrolle der Verpackungsetikettierung
Ein Lebensmittelhersteller hat eine KI-gesteuerte Etikettenprüfung implementiert, um die Genauigkeit der Verpackung zu gewährleisten. Das System liest die Etiketteninhalte und vergleicht sie in Echtzeit mit den erwarteten Werten, wodurch Fehler sofort erkannt werden. Diese Automatisierung verhindert Fehletikettierungen, reduziert Rückrufe und gewährleistet die Einhaltung von Branchenvorschriften.
Schweißnahtprüfung
Ein Automobilzulieferer führte eine KI-gesteuerte Schweißnahtmessung ein, um die Ergebnisse in Echtzeit zu analysieren. Das System verkürzt die Inspektionszeit von Minuten auf Sekunden, gewährleistet eine präzise Nahtqualität und erhöht gleichzeitig die Produktionsgeschwindigkeit und -effizienz.
Kontrolle von Tortenfüllungen
Ein Lebensmittelhersteller implementierte KI-gesteuerte Wärmebilder, um die Menge der Sahne in Torten vorherzusagen. Diese Echtzeitanalyse sorgt für eine gleichmäßige Füllmenge, reduziert den Abfall und verbessert die Produktqualität, ohne die Produktion zu unterbrechen.
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