Zukunftsmusik? Nein, das ist schon seit Jahren im Einsatz!

Machine Vision (maschinelles Sehen) bezeichnet industrielle Anwendungen, welche mit Hilfe von visuellen Systemen automatisierte Prozesse lenken. Der Einsatz von Machine Vision-Verfahren trägt seit Jahrzehnten zur Effizienzsteigerung in der Qualitätskontrolle in diversen Lebensbereichen und Industriezweigen bei.

Sehen Sie auch schon maschinell?



Mangelnde Effizienz und Qualität

Unternehmen, die auf den Einsatz von Machine Vision verzichten, stehen vor verschiedenen Herausforderungen, die sich negativ auf ihre Effizienz, Wettbewerbsfähigkeit und langfristigen Erfolgsaussichten auswirken können.

  • Mangelnde Automatisierung: Ohne den Einsatz von Machine Vision sind viele Prozesse weiterhin manuell und arbeitsintensiv. Dies führt zu längeren Produktionszeiten, höheren Personalkosten und potenziell erhöhten Fehlerraten.
  • Qualitätskontrolle: Die Qualitätssicherung bei der Produktion und Verarbeitung von Produkten wird ohne Machine Vision erschwert. Unternehmen laufen Gefahr, fehlerhafte Produkte auf den Markt zu bringen, was nicht nur den Ruf schädigen kann, sondern auch zu finanziellen Verlusten durch Rückrufaktionen führen könnte.
  • Eingeschränkte Innovation: Machine Vision ist entscheidend für die Entwicklung und Implementierung von fortschrittlichen Technologien wie selbstfahrenden Fahrzeugen, automatisierten Produktionslinien und intelligenter Robotik. Ohne diese Technologien könnten Unternehmen Schwierigkeiten haben, mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten und innovative Produkte und Dienstleistungen anzubieten.
  • Effizienzverluste: Die manuelle Analyse von großen Datenmengen, wie sie beispielsweise in der Bildverarbeitung erforderlich ist, kann zeitaufwändig sein und zu ineffizienten Arbeitsabläufen führen. Machine Vision ermöglicht eine schnelle und präzise Analyse großer Datenmengen, was zu schnelleren Entscheidungsprozessen und einer insgesamt höheren Effizienz führt.
  • Wettbewerbsnachteile: Unternehmen, die Machine Vision nicht einsetzen, könnten Schwierigkeiten haben, mit Konkurrenten mitzuhalten, die diese Technologie nutzen. Dies kann zu einem Wettbewerbsnachteil führen, da Unternehmen, die auf automatisierte Prozesse setzen, in der Regel kosteneffizienter produzieren und flexibler auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren können.
  • Datenauswertung und Analyse: Der Mangel an Machine Vision kann auch den Zugang zu wertvollen Daten für Unternehmen beschränken. Die Fähigkeit, umfassende Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf basierende Entscheidungen zu treffen, ist heute entscheidend. Unternehmen, die auf diese Möglichkeit verzichten, könnten langfristig Schwierigkeiten haben, datengesteuerte Geschäftsmodelle zu implementieren.

Insgesamt zeigt sich, dass der Verzicht auf Machine Vision für Unternehmen mit verschiedenen Herausforderungen verbunden ist, die sich auf ihre Produktivität, Innovationsfähigkeit und Wettbewerbsposition auswirken können. Es ist daher ratsam, die Integration von Machine Vision als strategische Investition in Betracht zu ziehen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.



Künstliche Intelligenz für Qualitätssicherung und Effizienzsteigerung

Die komplexen Entscheidungsprozesse in der Qualitätssicherung erfordern oft erweiterte Techniken, welche über herkömmliche Machine Vision Methoden hinaus gehen. Deep Learning als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) erlaubt mittlerweile auch anspruchsvollere Kontrollen von Sachverhalten, Einheiten und Fabrikaten, etwa bei zufälliger Anordnung, zufälligen Formen oder sich ändernden Beurteilungskriterien. Deep Learning basiert auf Modellen von neuronalen Netzwerken, wie sie im Gehirn vorkommen. Ebenso elastisch wie das Lernverhalten des Menschen erlaubt es auch flexibel auf kurzfristig auftretende neue Anforderungen und Marktsituationen zu reagieren und so die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu steigern.

Machine Vision und Deep Learning, das könnte auch bei Ihnen zum Einsatz kommen.



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Die Fähigkeiten der Deep Learning Modelle sind teilweise schwer greifbar und abstrakt. Mit unserem Know-how und den passenden Tools helfen wir Ihnen gerne mit überschaubarem Aufwand herausfordernde Automatisierungstasks zu bewältigen, zumal wir bereits in diversen Projekten Deep Learning in der Bilderkennung für unsere Kunden implementieren durften. Mit unseren Spezialisten auf dem Gebiet können wir Ihnen den bestmöglichen Service anbieten und mit Ihnen gemeinsam massgeschneiderte Lösungen entwickeln.



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Marcel Messerli

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Senior Consultant Data & Analytics / Data Scientist / Associate Partner

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