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Fehlererkennung

ML-gestützte visuelle Qualitätskontrolle

Integrieren Sie eine Machine Learning-gestützte Fehlererkennung in Ihre Arbeitsabläufe mit handelsüblichen Kameras und No-Code-Konfiguration.

  • Fehlersichere Inspektionen

    Durchführung ausschließlich qualitativ hochwertiger Inspektionen und Ablehnung von Nichtkonformitäten in Sekundenschnelle

  • Prozessbegleitende Inspektionen

    Früheres Erkennen von Fehlern, um Zeit zu sparen und Kosten für Nacharbeit zu senken

  • Edge-Ausführung

    Nutzen der Leistungsfähigkeit von cloudbasierten Machine Learning-Funktionen ohne Latenzzeiten

  • No-Code

    Schnelles Einrichten trainierter Modelle ohne Programmierkenntnisse

Warum eine integrierte visuelle ML-Qualitätsprüfung?

Bei stetigen Veränderungen ist Agilität von entscheidender Bedeutung. Die Einführung einer integrierten, praxisorientierten Lösung schafft Abhilfe bei:

Demo zur Qualitätsprüfung am Microsoft Partnerstand
  • Engpässen in der Produktion

    Langwierige Qualitätskontrollen sorgen dafür, dass keine Produkte mit Mängeln den Kunden erreichen, verlangsamen aber auch die Produktion.

  • Bedienerfehler

    Körperliche und geistige Ermüdung kann dazu führen, dass schlechte Artikel akzeptiert und gute Artikel abgelehnt werden, was zu Risiken und Verschwendung führt.

  • Wissensverlust

    Die Schulung neuer Bediener zum Erkennen von Qualitätsunterschieden bei Produkten ist zeit- und kostenintensiv.

Wie sieht eine KI-gestützte visuelle Qualitätskontrolle mit Tulip aus?

  • Fehlererkennung

    Verwenden Sie ein KI-Modell, um Mängel, Anomalien, Fehler und Probleme bei Objekten zu erkennen und Warnungen an Bediener auszugeben, damit sie eine genauere Inspektion durchführen.

  • Klassifizierung von Fehlern *

    Ermitteln Sie die Anzahl der Fehler anhand der Art des jeweiligen Fehlers.

  • Zählung von Fehlern *

    Ermitteln Sie die Anzahl der Fehler anhand der Art des jeweiligen Fehlers.

  • Fehlermessung *

    Messen Sie die Fehlerlänge, um festzustellen, wie groß der Fehler an einem Objekt ist.

  • Fehlerlokalisierung *

    Geben Sie xyz-Koordinaten an, um den Ort des Fehlers zu bestimmen.

  • *In der Entwicklungs- oder Testphase

  • Diskrete Fertigung

    Stellen Sie mit Tulip Vision sicher, dass Leiterplatten, Metallbeschläge und andere Komponenten frei von Oberflächenfehlern sind. Kameras sind in der Lage, qualitativ hochwertige Produkte mit hoher Präzision auszusortieren, auch wenn die Fehler sehr klein sind.

  • Biowissenschaften

    Kontrollieren Sie Verpackungen zur Einhaltung der strengen Vorschriften. Sorgen Sie für die Sicherheit des Bedienpersonals, indem Sie vor dem Umgang mit Gefahrstoffen feststellen, ob die richtige PSA getragen wird.

  • Lebensmittel und Getränke

    Prüfen Sie mühelos die Fertigung komplexer Produktmengen auf fehlerhafte Deckel, korrekte Etiketten und Inhalte, um Qualität, Sicherheit und Konsistenz zu verbessern.

Verfolgen Sie Fehlerraten zur kontinuierlichen Verbesserung

Apps, die Tulip Vision verwenden, sammeln automatisch Daten und liefern Analysen, die auf Echtzeit-Dashboards angezeigt werden. Verfolgen Sie Fehlerraten, den Ertrag beim ersten Durchlauf und andere relevante Kennzahlen, um Verbesserungsmaßnahmen zu priorisieren.

Tulip Analytik dashboard auf einem Laptop
  • Anpassbare Dashboards

    Dank flexibler Datenstrukturen können Sie Ihre eigenen Kennzahlen definieren und verfolgen.

  • Edge-Analysen

    Gewinnen Sie schnelle Einblicke in Echtzeit, um die beste Entscheidung für Ihren Betrieb zu treffen.

  • Verwendung beliebiger Geräte

    Sie können Dashboards jederzeit von jedem Computer, Laptop oder Handheld-Gerät aus einsehen.

Vision Workstation Bank

Einrichtung von Tulip Vision in Tagen, nicht Wochen

Eine echte No-Code-Lösung: Einrichten, Trainieren und Ausführen von Lösungen mit vorgefertigten Anwendungen aus der Tulip-Bibliothek. Passen Sie Anwendungen mit intuitiven Drag-and-Drop-Funktionen und logischen Wenn-Dann-Auslösern an.

Laerdal Medizinisches Gerät

Laerdal sichert die Montage medizinischer Ausrüstungen mit Computervision ab

Lesen Sie, wie Laerdal Medical die Montagelinien für medizinische Ausrüstungen durch den Einsatz von Computervision absichert, um sicherzustellen, dass die Teile vollständig sind, bevor sie beim Kunden ankommen.

Beginnen Sie mit dem Aufbau einer Lösung für die visuelle Qualitätskontrolle in Tulip.

Fordern Sie eine Demo an, um mehr darüber zu erfahren, wie Tulip Ihre Arbeitsabläufe verändern und Ihre Mitarbeiter unterstützen kann.

3D-Illustration einer Werkhalle