Prozessoptimierung durch KI

Prozessrevolution durch integrierte KI-Systeme

Bilderkennung oder Image Recognition hat für Prozesse verschiedenster Branchen eine kleine Revolution ausgelöst. Sie bietet die Chance für bildbasierte Überwachung, Qualitätssicherung, Prozesssteuerung und Optimierung. Kaum beeinflusst von Schatten, Lichtverhältnissen oder komplexen Umgebungen, liefert sie beeindruckende Ergebnisse und kann Objekte sicher identifizieren. Dies ist möglich dank des Einsatzes neuronaler Netze und künstlicher Intelligenz. Ursprüngliche Methoden der klassischen Bildverarbeitung stoßen außerhalb einer kontrollierten Umgebung schnell an ihre Grenzen. Häufig ist auch ihre Implementierung zu komplex oder fehleranfällig, um sie wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen. Die Methode der Bilderkennung auf KI-Basis lässt sich in einer Vielzahl von Fällen schneller, günstiger und nachhaltiger integrieren.

KI in der Prozessüberwachung

Maschinelles Lernen für erfolgreiche Bilderkennung

Hauptmerkmal einer erfolgreichen visuellen Analyse durch Bilderkennung ist eine hohe Flexibilität des Bilderkennungssystems. Der Schlüssel hierfür lieg in der künstlichen Intelligenz. Diese orientiert sich im Unterschied zu herkömmlichen Verfahren nicht an hart programmierten Regeln wie Form, Farbe, Lage oder Anzahl von Objekten. Stattdessen lernt die künstliche Intelligenz anhand von Bildbeispielen Objekte aufgrund von ihren individuellen gemeinsamen Merkmalen zu erkennen. Auf eine ähnliche Weise identifizieren auch Menschen Objekte.

Ein Mensch kann etwa Schrauben erkennen, ganz gleich wie diese liegen, welche Größe, Kopfform oder Gewindesteigung sie haben. Sogar ähnliche Objekte wie Gewindestangen oder Rändelschrauben kann der Mensch als schraubenähnliches Objekt identifizieren, selbst wenn er noch nie zuvor ein solches Objekt gesehen hat. Das KI-System kann durch das maschinelle Lernen in die Lage gebracht werden, annähernd genau so hohe Erkennungsraten wie der Mensch zu erreichen. In manchen Fällen schneidet eine KI sogar besser ab als der Mensch. Das Einzige, was eine KI dafür braucht, sind eine ausreichend große Anzahl und Variabilität von Bildern des zu erkennenden Objekts. Diese Gruppe von Bildern nennt man Datensatz und er enthält je nach Verfahren zusätzliche Informationen wie Position und Lage des Objekts auf dem Bild, damit die KI noch genauere Vorhersagen treffen kann. Anhand dieses Datensatzes wird eine KI trainiert und lernt, welche Eigenschaften die zu erkennenden Objekte gemeinsam haben und von ihrer Umwelt unterscheiden.

Erfolgreich auch unter erschwerten Umständen

Dieser Lernprozess wird als maschinelles Lernen bezeichnet. Er versetzt einen Computer nach einem erfolgreichen Training in die Lage, Objekte auch in neuen Situationen zu erkennen. Hierfür können Einzelbilder oder live Video Streams verwendet werden. Je nach eingesetztem Netzwerk und Aufgabe können KI-Systeme viele duzend Bilder pro Sekunde verarbeiten, analysieren und zuordnen. Dabei ist es unabhängig, ob das zu erkennende Objekt eine bestimmte Lage oder Hintergrund aufweist. Ähnlich wie der Mensch es automatisch tut, kann die KI in neuen Situationen Objekte erfahrungsbasiert erkennen und zuordnen. Eine Leistung, die für die herkömmliche Bildverarbeitung lange unmöglich war.

Typische Anwendungsgebiete sind: Oberflächenprüfung, Vollständigkeitsprüfung, Objekterkennung, Lage- und Positionserkennung, Defekterkennung

Günstigere Hardware ermöglicht den Einstieg

KI-Systeme sind in der Forschung bereits lange bekannt und daher auch gut untersucht. Sie wurden und werden im Labor stets weiterentwickelt, aber waren viele Jahre für den sinnvollen industriellen Einsatz aufgrund der nötigen Hardware zu kostspielig. Diese Hardware ist aufgrund von ebenfalls rasanten Entwicklungsprozessen heute erschwinglich geworden und eröffnet dadurch die Möglichkeit, Prozesse verschiedenster Art zu optimieren. Denn nicht nur die Preise sind gesunken, auch der nötige Bauraum hat sich durch dichter gepackte Komponenten drastisch reduziert. Damit können Integrationen selbst auf kleinstem Raum und sogar auf mobilen Einheiten erreicht werden.

Das letzte Puzzleteil

Ist die richtige Hardware gefunden, muss noch definiert werden, welche Aufgabe die KI genau übernehmen soll. Hierfür war es lange notwendig, eigene neuronale Netze aufzubauen und zu optimieren. Heute gibt es eine Vielzahl an hoch entwickelten und verfügbaren Algorithmen, die nichts weiter benötigen als einen fallspezifischen Datensatz. Dieser ist die Grundlage für ein KI-Training, welches die KI auf den individuellen Anwendungsfall programmiert.

Dabei machen die Qualität und Quantität des Datensatzes einen großen Unterschied. Reale Bilddaten sind häufig aufwendig zu sammeln und mit den notwendigen Markierungen zu versehen. Um dennoch einen hochwertigen Datensatz und damit ein erfolgreiches Training zu erreichen, bietet es sich an, synthetische Daten zu nutzen. Das sind computergenerierte auf Simulationen basierende Bilddaten. Mit ihrer Hilfe lassen sich nicht nur viele Tausend Bilder in kürzester Zeit erstellen und Markieren, sie ermöglichen es auch, Situationen darzustellen, die real nicht abgebildet werden könnten. Solche Sonderfall Simulationen ermöglichen es zum Beispiel defekte zu detektieren, ohne dafür Zehntausende reale defekte Objekte haben und fotografieren zu müssen. Zusätzlich lässt sich durch Sonderfälle im Datensatz die Robustheit der KI erhöhen. Außerdem hält es sich der Anwender dadurch offen, jederzeit neue Bilddaten zu erhalten, sollte sich der Anwendungsfall verändern oder neue Anforderungen auftauchen. Denn wenn erst mal eine synthetische Datensimulation steht, kann sie immer wieder gestartet werden, um weitere Bilddaten zu erhalten.

Hat man nun einen Datensatz, der die fallspezifischen Anforderungen erfüllt, die richtige Hardware und einen passenden Anwendungsfall steht dem erfolgreichen Einsatz von einer KI im eigenen Prozess nichts mehr im Weg. Denn ist das Training erst mal abgeschlossen, kann die neue KI direkt getestet und eingesetzt werden. Damit stehen dem Anwender alle Chancen einer Zukunft mit KI offen und sie zu nutzen wird den entscheidenden Unterschied machen in einer Welt, in der KI sich schneller entwickelt und mehr eingesetzt wird als je zuvor.

Sie wollen ebenfalls die Chance ergreifen und KI in ihrem Prozess integrieren? Sprechen Sie uns gerne an. Wir stehen Ihnen beratend zur Seite und liefern Ihnen zusätzlich einen präzisen und optimalen synthetischen Datensatz, um Ihnen den aufwendigsten Teil der Arbeit abzunehmen und die Integration zu erleichtern.

Zurück zur Übersicht
Indem Sie auf „Annehmen“ klicken, stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Website-Navigation zu verbessern, die Website-Nutzung zu analysieren und unsere Marketingbemühungen zu unterstützen. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.