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Die Herausforderung

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Jahresumsatz Verlust durch Qualität

Fehlausschuss und mangelnde Qualität verursachen laut Studien bei produzierenden Unternehmen durchschnittlich einen Umsatzverlust von 5 %. Bei bestimmten Produkten kann dieser Verlust sogar auf 10 % steigen!

Die Lösung der Industrie

Herausforderungen der klassischen Bildverarbeitung:

❌ Variierende Lichtverhältnisse führen zu inkonsistenten Ergebnissen

❌ Abweichende Materialbeschaffenheiten werden nicht zuverlässig erkannt

❌ Neue Produktvarianten 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 auftretenden Fehlerbildern

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.

Realdaten

CAD

Texturen

Rendering

Wo können wir synthetische Daten generieren?

Bei der Generierung synthetischer Daten sind keine Grenzen gesetzt. Von Oberflächendefekten über Artefakte bis hin zu geometrischen Fehlern und Farbabweichungen – alle möglichen Szenarien können simuliert und variabel angepasst werden. Diese Flexibilität ermöglicht es, auch seltene und komplexe Fehlerbilder realistisch nachzubilden und so die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle gezielt zu optimieren.