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

❌Ständige manuelle Anpassungen der Algorithmen.

In industriellen Anwendungen fehlt es zudem 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 –

✅ Skalierbare & anpassbare Modelle

✅ Geringere Abhängigkeit von realen Daten

Ermöglicht wird das durch die Erzeugung von synthetischen Daten:

✅ Virtuelle Nachbildung jedes beliebigen Bauteils

✅ Erzeugung von Defekten in unbegrenzter Variationsvielfalt

✅ Nachbildung äußerer Einflussfaktoren (Licht, Umgebung)

Synthetische Daten sind der Enabler für robuste und generalisierte KI-Modelle!

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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.