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Visuelle Qualitätsinspektionen Powered by Machine Learning

Optimieren Sie die Qualität, indem Sie KI-gestützte Inspektionen in Ihre Produktionsabläufe integrieren - mit handelsüblichen Kameras und ohne Code-Konfiguration.

Qualitätsinspektion mit Kamera und KI

Minimieren Sie Produktfehler mit visuellen Qualitätskontrollen

Manuelle Qualitätsprüfungen sind oft langsam und fehleranfällig, so dass ein höheres Risiko besteht, dass Fehler durchgesickert sind. Mit den Funktionen von Tulip's Computervision sind Hersteller in der Lage, die Last der mühsamen manuellen Inspektion zu verringern, die Produktivität zu steigern und die Qualität zu verbessern, indem sie den Bedienern helfen, Produktfehler schneller und mit größerer Genauigkeit zu erkennen.

Computervision App, die auf Defekte prüft

Verbessern Sie Ihre Inspektionstätigkeit mit demokratisierter Technologie

Sie brauchen keinen Doktortitel, um eine visuelle Inspektion mit Tulip einzurichten. Kombinieren Sie die neuesten Fortschritte in der menschenzentrierten Computervision mit No-Code-Apps, um die Qualität in Ihrem Betrieb zu verbessern. Verwenden Sie preiswerte, handelsübliche Kameras, um Objekte und Bewegungen in Ihren Prozessen zu verfolgen.

Computervision App, die prüft, ob das Gerät richtig ausgerichtet ist
  • Beseitigen Sie Produktionsengpässe

    Führen Sie Qualitätskontrollen durch und stellen Sie sicher, dass keine Defekte den Kunden erreichen, ohne die Produktion zu verlangsamen.

  • Reduzieren Sie Bedienerfehler

    Verhindern Sie geistige Ermüdung, die dazu führen kann, dass Sie schlechte Artikel akzeptieren und gute Artikel ablehnen, was zu Risiken und Verschwendung führt.

  • Verhindern Sie Wissensverlust

    Die Schulung neuer Bediener zur Erkennung von Qualitätsmängeln ist zeit- und kostenintensiv.

Unternehmen, die Tulip verwenden

Hersteller jeder Größe setzen bei der Revolutionierung ihrer Frontline Operations auf Tulip.

Eine einfachere Möglichkeit zur Rationalisierung von Qualitätsinspektionen

  • Ausführung der Kante

    Nutzen Sie die Leistung der cloudbasierten Funktionen von machine learning ohne die Latenzzeiten.

  • Fehlererkennung

    Nutzen Sie ein KI-Modell, um Defekte, Anomalien, Fehler und Probleme mit Objekten zu erkennen und Bediener zu alarmieren, damit sie genauere Inspektionen 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 zu bestimmen, wo sich der Fehler befindet.

Integrieren Sie visuelle Qualitätskontrolle in Ihre Arbeitsabläufe.

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

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