Die KI für die Prüfung mehrerer Komponenten ist ein fortschrittliches Bildverarbeitungssystem, das auf Deep Learning basiert und überprüft, ob alle Einzelteile eines komplexen Produkts vorhanden, korrekt positioniert und ordnungsgemäß zusammengebaut sind.

KI wandelt die Montageinspektion von einem reaktiven, fehleranfälligen Prozess in ein proaktives Fehlervermeidungssystem um. So geht's:
- Die KI-gestützte Inspektion passt sich an Produktvariationen an und erkennt selbst subtile Fehler präzise.
- KI liefert während des Prozesses sofortiges Feedback und verhindert so kostspielige Nacharbeiten.
- Fortschrittliche Bildverarbeitungsmodelle identifizieren einen Defekt nicht nur, sondern lokalisieren ihn auch präzise und beschreiben seine Form und Größe.
- Es wird ein digitaler Audit-Trail erstellt, in dem jeder Montageschritt, jede Fehlererkennung und -korrektur automatisch protokolliert wird.

Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Elektronik-, Schwermaschinen- und Medizintechnikfertigung — alle Branchen, in denen komplexe Baugruppen eine fehlerfreie Qualität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erfordern.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der es Modellen ermöglicht, direkt aus Tausenden von Produktbildern zu lernen und fehlende, falsch ausgerichtete oder defekte Komponenten kontinuierlich in Echtzeit zu erkennen. Ein Deep-Learning-Modell passt sich an sich ändernde Formen, Größen und Texturen an, um zu vermeiden, dass akzeptable Abweichungen überbewertet werden.

Mask R-CNN, oder Mask Region-Based Convolutional Neural Network, ist eine Deep-Learning-Architektur, die häufig zur Objekterkennung und Instanzsegmentierung verwendet wird. Bei der Defekterkennung wird nicht nur festgestellt, ob ein Fehler vorliegt, sondern auch, wo sich der Fehler befindet, und seine genaue Form skizziert.

Mehrteilige Zuverlässigkeitstests stellen sicher, dass jede Komponente in einer Baugruppe nicht nur einzeln funktioniert, sondern auch als Teil des gesamten Systems reibungslos funktioniert. Mit KI-gestützten Inspektionssystemen können Hersteller Tausende von Datenpunkten in Echtzeit analysieren und potenzielle Fehlerquellen vorhersagen, bevor sie auftreten.

Ja. Sowohl Kompass als auch Nagare sind für eine nahtlose Integration in gängige Manufacturing Execution (MES), Enterprise Resource Planning (ERP) und Qualitätsmanagementsysteme konzipiert.