Industrielle Qualitätsprüfung
Automatisierte Qualitätsprüfung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Bauteile und Produkte zuverlässig und reproduzierbar prüfen.
Von der automatisierten Qualitätskontrolle über industrielle Bildverarbeitung und KI bis zur Produktionsdatenanalyse und Softwareintegration – individuelle Ingenieurlösungen für Produktion, Qualität und Entwicklung.
Industrielle Problemstellungen lassen sich selten mit nur einer Technologie lösen. Entscheidend ist das Verständnis der technischen Aufgabe, des Prozesses und der vorhandenen Daten. Darauf aufbauend wähle ich die passende Methode – klassische Bildverarbeitung, Machine Learning, Deep Learning, Datenanalyse oder eine Kombination daraus.
Automatisierte Qualitätsprüfung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Bauteile und Produkte zuverlässig und reproduzierbar prüfen.
Optische Prüfsysteme, automatische Sichtprüfung und Messaufgaben mit Kamera – von klassischer Bildverarbeitung bis Machine Vision.
KI, Machine Learning und Deep Learning für die Qualitätsprüfung und Fehlererkennung – inklusive Umgang mit seltenen Fehlern.
Produktions-, Prozess- und Qualitätsdaten aufbereiten und auswerten – Ausschuss analysieren, Fehlerursachen finden.
Prozessabweichungen und Auffälligkeiten frühzeitig erkennen – Grundlage für Predictive Maintenance und Zustandsüberwachung.
Synthetische Trainingsdaten für KI, wenn seltene Fehler oder zu wenig Fehlerbilder vorhanden sind – 2D- und 3D-basiert.
Datenpipelines, Schnittstellen und Software, die Daten, Modelle und bestehende Produktionssysteme verbinden.
Industrielle Qualitätsprüfung, industrielle Bildverarbeitung und Computer Vision, KI-basierte Qualitätsprüfung, Produktions- und Prozessdatenanalyse, Anomalieerkennung, Synthetic Data sowie industrielle Software und Datenpipelines.
Vor allem für produzierende Industrieunternehmen, Automobil- zulieferer, Maschinenbau, Sondermaschinenbau, Anlagenbauer und mittelständische Fertigungsbetriebe.
Der Sitz ist Kempten im Allgäu. Projekte werden regional im Allgäu und deutschlandweit auf Projekt- und Remote-Basis umgesetzt.
Nein. Wenn klassische Bildverarbeitung oder eine Datenanalyse das Problem zuverlässig löst, kommt diese zum Einsatz. KI und Machine Learning sinnvoll einzusetzen bedeutet, die passende Methode für die Aufgabe zu wählen.
Beschreiben Sie kurz Ihre Aufgabenstellung. Gemeinsam klären wir, welcher Lösungsansatz sinnvoll ist und welche Daten dafür benötigt werden.