Künstliche Daten.
Echte Ergebnisse.
Qualitätskontrolle ohne
Kompromisse.

Blockchain-Ideenwettbewerb-Niedersachsen-1

Die Herausforderung

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Verlust vom Jahresumsatz aufgrund Qualitätsproblemen

Ausschuss und Nachbearbeitung in der Produktion „Cost of Poor Quality“ (COPQ) können Studien zufolge in der Fertigung typischerweise 5 – 30 % (Ø 20%) des Jahresumsatzes ausmachen.

Die Lösung der Industrie

Herausforderungen der klassischen Bildverarbeitung:

✘ Variierende Lichtverhältnisse
✘ Abweichende Materialbeschaffenheiten
✘ Neue Produktvarianten

Diese Herausforderungen erfordern ständige manuelle Anpassungen der Algorithmen.

Algorithmen der KI-gestützten Objekterkennung sind in anderen Bereichen wie dem öffentlichen Sektor mittlerweile Stand der Technik. Doch in industriellen Anwendungen fehlt es häufig an domänenspezifischen Daten. Diese Daten sind essenziell für:

✘ Die Erkennung seltener Defekte
✘ Einen robusten und nachhaltigen Betrieb der Systeme
✘ Potentiell auftretende Fehlerbilder

Fehlende Daten bremsen den Fortschritt – doch wir haben die Lösung!

Die SYWIT-Lösung für die Industrie

Sywit nutzt synthetische Daten und speziell trainierte KI-Modelle, um industrielle Anwendungen optimal zu unterstützen. Unsere Technologie ermöglicht:

✔︎ Höhere Erkennungsgenauigkeit – auch für selten auftretende Defekte
✔︎ Skalierbare & anpassbare Modelle – optimal abgestimmt auf Ihre Produktionsprozesse
✔︎ Geringere Abhängigkeit von realen Daten – schneller, sicherer, effizienter

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Reduzierung des Realbedarfs

Was sind synthetische Daten?

Unsere synthetischen Daten werden durch eine Kombination aus CAD-Modellen, Shader-Texturen und hochentwickelten Rendering-Techniken generiert. Dies ermöglicht die Erstellung realistischer Trainingsdaten für KI-Modelle. Dabei werden Defekte und Umgebungseinflüsse systematisch parametrisiert, um unterschiedliche Variationen von Produktionsfehlern abzubilden. Dies erhöht die Robustheit der Algorithmen und verbessert die Erkennungsgenauigkeit selbst bei selten auftretenden Anomalien.