|| © Diana Falke

Zusammen mit dem Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Chemnitz erarbeitet das auf Fahrzeugteile spezialisierte Unternehmen eine Lösung zur automatischen Datenerfassung. Dabei werden Kundenaufträge, die Bilder von benötigten Ersatzteilen enthalten, auf Basis künstlicher Intelligenz dem eigenen Sortiment zugeordnet.

Zum einen soll die Neuentwicklung den Aufwand bei der Generierung von Daten zum Training von künstlicher Intelligenz verringern. Zum anderen ist es das Ziel, die Vertriebsmitarbeiter von einfachen Zuordnungsaufgaben zu entlasten. Somit haben die Beschäftigten mehr freie Kapazität für komplizierte Anwendungsfälle.

Die Entwicklung eines Prototyps ist erfolgreich abgeschlossen. Im nächsten Schritt erproben wir diesen in unserem Institut. In der aktuellen Version gelingt es bereits, Bilder automatisch zu erfassen und sie strukturiert abzulegen. Zudem können Bilder bereits automatisch freigestellt werden. Hier erfolgt noch eine Anpassung an verschiede Lichtbedingungen der Umgbung.

Demnächst übergeben wir den Demonstrator an das Unternehmen und führen ausführliche Tests vor Ort durch.

Fragen rund um das Umsetzungsprojekt beantwortet Ihnen gerne Hendrik Unger. Sie erreichen ihn telefonisch unter 0371 531-35983 oder per Mail an hendrik.unger@mb.tu-chemnitz.de.

Umsetzungsprojekte
Bilderkennung , convolutional neural network , künstliche Intelligenz , Leistung bringen! , Maschinelles Lernen

Automatische Datenerfassung zum Training von KI-Anwendungen

Um Ersatzteile anzufragen, schicken Kunden oft Bilder von defekten Bauteilen. Die Zuordnung zum Sortiment erfolgt durch das Erfahrungswissen der Mitarbeiter. Eine KI soll hier entlasten und Bilddaten automatisch erfassen.

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Aktuelles
Bilderkennung , künstliche Intelligenz , Leistung bringen! , Maschinelles Lernen , Umsetzungsprojekt

Kick-Off des Umsetzungsprojekts mit Unternehmen für Fahrzeugteile

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Aktuelles
Bilderkennung , convolutional neural network , künstliche Intelligenz , Leistung bringen! , Maschinelles Lernen

Bilddaten automatisch erfassen: Prototyp besteht Praxistest

Im Umsetzungsprojekt mit einem Fahrzeugteile-Hersteller werden in Kundenaufträgen übermittelte Bilddaten erfasst und dann automatisch dem Sortiment für Ersatzteile zugeordnet.

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Praxisbeispiel
Bilderkennung , convolutional neural network , künstliche Intelligenz , Leistung bringen! , Maschinelles Lernen

Automatische Datenerfassung zum Training von KI

Um die KI und deren neuronales Netz zu trainieren, werden viele Bilder des gesamten Artikelbestandes benötigt. Unser Praxisbeispiel stellt vor, wie die Bilder automatisch erfasst werden.

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