Wie industrielle Bildverarbeitung und Deep Learning die Fabrikautomation ermöglichen
Die Geschwindigkeit des Technologiewandels im letzten Jahrzehnt ist in der Geschichte der Menschheit nahezu unübertroffen und soll in den nächsten Jahren sogar noch atemberaubender werden: Blockchain, Robotik, Edge Computing, künstliche Intelligenz (KI), Big Data, 3D-Druck, Sensoren, industrielle Bildverarbeitung und das Internet der Dinge sind nur einige der massiven technologischen Veränderungen, die der Industrie bevorstehen.
Die strategische Planung der Einführung und Nutzung einiger oder aller dieser Technologien wird in der Fertigungsindustrie von entscheidender Bedeutung sein. In den USA entfallen auf die Fertigungsindustrie 2,17 Billionen US-Dollar Umsatz, doch McKinsey prognostiziert, dass „Smart Factories“ bis 2025 – nur noch ein halbes Jahrzehnt entfernt – einen Wert von 3,7 Billionen US-Dollar generieren könnten. Mit anderen Worten: Die Unternehmen, die ihre Fabriken schnell in intelligente Automatisierungszentren umwandeln können, werden langfristig von diesen Investitionen profitieren.
„Wenn Sie auf dem alten Weg bleiben und nicht in der Lage sind, Herstellungsprozesse zu digitalisieren, werden Ihre Kosten wahrscheinlich steigen, Ihre Produkte werden zu spät auf den Markt kommen und Ihre Fähigkeit, für die Kunden einen deutlichen Mehrwert zu schaffen, wird nachlassen“, sagt Stephen Ezell, Experte für globale Innovationspolitik bei der Information Technology and Innovation Foundation, in einem Bericht von Intel über die Zukunft der KI in der Fertigung.
Diese Technologien, wie sie in einer Fabrik oder Fertigung eingesetzt werden, sind nicht mehr nur nettes Beiwerk, sondern von entscheidender Bedeutung für das Geschäft. Laut einem aktuellen Forschungsbericht von Forbes Insights stuften 93 % der Befragten aus dem Automobil- und Fertigungssektor KI als „äußerst wichtig“ oder „für den Erfolg absolut erforderlich“ ein. Und dennoch planen nur 56 % dieser Befragten, die Ausgaben für künstliche Intelligenz um 10 % oder weniger zu erhöhen.
Die Kluft zwischen dem Erkennen der Bedeutung neuer Technologien, die mehr Fabrikautomatisierung ermöglichen, und der Bereitschaft, darin zu investieren, wird den Unterschied zwischen denjenigen Unternehmen ausmachen, die gewinnen und denen, die verlieren. Vielleicht könnte man diese Zurückhaltung, in etwas wie KI zu investieren, auf das mangelnde Verständnis ihres ROI, ihrer Fähigkeiten oder Anwendungsfälle in der Praxis zurückführen. Nach Ansicht des Branchenanalysten Gartner, Inc. werden nach wie vor „überhöhte Erwartungen“ in viele KI-Anwendungen gesetzt.
KI, insbesondere Deep Learning oder die beispielbasierte Bildverarbeitung in Kombination mit einer herkömmlichen regelbasierten Bildverarbeitung kann einem Fertigungswerk und seinen Teams jedoch Superkräfte verleihen. Nehmen Sie einen Prozess wie den komplexen Zusammenbau eines modernen Smartphones oder anderer Geräte der Unterhaltungselektronik. Die Kombination aus regelbasierter Bildverarbeitung und Deep Learning kann Montagerobotern helfen, die richtigen Teile zu identifizieren, Unterschiede wie fehlende Schrauben oder falsch ausgerichtete Gehäuse zu erkennen, festzustellen, ob ein Teil am Produkt vorhanden oder nicht vorhanden oder an einer anderen Stelle montiert ist, und schneller festzustellen, ob es sich um ein Problem handelt. Und das in einem unfassbaren Ausmaß.
Die Kombination aus industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning ermöglicht es Unternehmen, intelligentere Technologien einzusetzen, mit denen sie das Ausmaß, die Präzision, die Effizienz und finanzielles Wachstum der nächsten Generation erreichen können. Das Verständnis der feinen Unterschiede zwischen herkömmlicher Bildverarbeitung und Deep Learning und wie sie sich gegenseitig ergänzen und nicht ersetzen, ist jedoch für die Maximierung dieser Investitionen von entscheidender Bedeutung.
Laden Sie unser eBook Deep Learning vs. industrielle Bildverarbeitung herunter und erfahren Sie, worin sich industrielle Bildverarbeitung und Deep Learning ergänzen und unterscheiden.
Die strategische Planung der Einführung und Nutzung einiger oder aller dieser Technologien wird in der Fertigungsindustrie von entscheidender Bedeutung sein. In den USA entfallen auf die Fertigungsindustrie 2,17 Billionen US-Dollar Umsatz, doch McKinsey prognostiziert, dass „Smart Factories“ bis 2025 – nur noch ein halbes Jahrzehnt entfernt – einen Wert von 3,7 Billionen US-Dollar generieren könnten. Mit anderen Worten: Die Unternehmen, die ihre Fabriken schnell in intelligente Automatisierungszentren umwandeln können, werden langfristig von diesen Investitionen profitieren.
„Wenn Sie auf dem alten Weg bleiben und nicht in der Lage sind, Herstellungsprozesse zu digitalisieren, werden Ihre Kosten wahrscheinlich steigen, Ihre Produkte werden zu spät auf den Markt kommen und Ihre Fähigkeit, für die Kunden einen deutlichen Mehrwert zu schaffen, wird nachlassen“, sagt Stephen Ezell, Experte für globale Innovationspolitik bei der Information Technology and Innovation Foundation, in einem Bericht von Intel über die Zukunft der KI in der Fertigung.
Diese Technologien, wie sie in einer Fabrik oder Fertigung eingesetzt werden, sind nicht mehr nur nettes Beiwerk, sondern von entscheidender Bedeutung für das Geschäft. Laut einem aktuellen Forschungsbericht von Forbes Insights stuften 93 % der Befragten aus dem Automobil- und Fertigungssektor KI als „äußerst wichtig“ oder „für den Erfolg absolut erforderlich“ ein. Und dennoch planen nur 56 % dieser Befragten, die Ausgaben für künstliche Intelligenz um 10 % oder weniger zu erhöhen.
Die Kluft zwischen dem Erkennen der Bedeutung neuer Technologien, die mehr Fabrikautomatisierung ermöglichen, und der Bereitschaft, darin zu investieren, wird den Unterschied zwischen denjenigen Unternehmen ausmachen, die gewinnen und denen, die verlieren. Vielleicht könnte man diese Zurückhaltung, in etwas wie KI zu investieren, auf das mangelnde Verständnis ihres ROI, ihrer Fähigkeiten oder Anwendungsfälle in der Praxis zurückführen. Nach Ansicht des Branchenanalysten Gartner, Inc. werden nach wie vor „überhöhte Erwartungen“ in viele KI-Anwendungen gesetzt.
KI, insbesondere Deep Learning oder die beispielbasierte Bildverarbeitung in Kombination mit einer herkömmlichen regelbasierten Bildverarbeitung kann einem Fertigungswerk und seinen Teams jedoch Superkräfte verleihen. Nehmen Sie einen Prozess wie den komplexen Zusammenbau eines modernen Smartphones oder anderer Geräte der Unterhaltungselektronik. Die Kombination aus regelbasierter Bildverarbeitung und Deep Learning kann Montagerobotern helfen, die richtigen Teile zu identifizieren, Unterschiede wie fehlende Schrauben oder falsch ausgerichtete Gehäuse zu erkennen, festzustellen, ob ein Teil am Produkt vorhanden oder nicht vorhanden oder an einer anderen Stelle montiert ist, und schneller festzustellen, ob es sich um ein Problem handelt. Und das in einem unfassbaren Ausmaß.
Die Kombination aus industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning ermöglicht es Unternehmen, intelligentere Technologien einzusetzen, mit denen sie das Ausmaß, die Präzision, die Effizienz und finanzielles Wachstum der nächsten Generation erreichen können. Das Verständnis der feinen Unterschiede zwischen herkömmlicher Bildverarbeitung und Deep Learning und wie sie sich gegenseitig ergänzen und nicht ersetzen, ist jedoch für die Maximierung dieser Investitionen von entscheidender Bedeutung.
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