KI kann die Effizienz steigern, die Produktionskosten senken, die Produktqualität verbessern, Ausfallzeiten reduzieren, die Produktentwicklungszyklen verkürzen und die Anpassungsfähigkeit an neue oder veränderte Produktionsanforderungen verbessern.

Herausforderungen umfassen die Integration von KI in bestehende Systeme, den Mangel an qualifizierten Fachkräften, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, die Notwendigkeit großer Datenmengen für das Training von KI-Modellen und die Bewältigung der Skepsis oder des Widerstands bei den Mitarbeitern. Eine Prozessbegleitung durch Experten stellt sicher, dass Unternehmen im Maschinenbau in mehreren Schlüsselbereichen unterstützt werden. Spezifische Dienstleistungen und Lösungen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Herausforderungen im Maschinenbau zugeschnitten sind, können eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Implementierung und Maximierung des Nutzens von KI-Technologien spielen. Durch die Expertise in der Systemintegration können diese Dienstleister die Kompatibilität und Effizienz der neuen KI-gesteuerten Prozesse sicherstellen.

Die Zukunft verspricht eine noch engere Integration von KI in alle Aspekte des Maschinenbaus, einschließlich intelligenterer und autonomerer Maschinen, erweiterter Realität (AR) für Wartung und Training, verbesserter Entscheidungsfindung durch KI-gestützte Analysen und innovativer Designansätze durch generatives Design. Die fortlaufende Entwicklung in den Bereichen KI und Robotik wird zu noch effizienteren, flexibleren und kostengünstigeren Produktionsprozessen führen.

KI im Maschinenbau bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern, Design und Fertigung zu verbessern und die Wartung von Maschinen und Anlagen zu unterstützen. KI-Technologien, wie maschinelles Lernen, tiefe Lernalgorithmen und kognitive Computing, ermöglichen es Maschinen, aus Daten zu lernen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben ohne menschliche Intervention auszuführen.

KI findet im Maschinenbau vielfältige Anwendungen, darunter vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), Qualitätskontrolle, automatisierte Konstruktion (Generative Design), Optimierung von Produktionsprozessen, Robotersteuerung und -automatisierung, sowie Echtzeit-Überwachung und -Analyse von Maschinendaten.

AI.SEE™ uses deep learning to analyse microscopic images, detecting the finest details and defects that can easily be overlooked during manual inspections.

AI.SEE™ is an advanced AI solution that automates the quality inspection process in medical technology through deep learning. It is suitable for microscopes as well as production lines and other inspection systems.

AI.SEE™ improves the precision and efficiency of quality control, reduces human error, saves time and costs and supports compliance with strict regulatory standards.

Yes, AI.SEE™ is scalable and can be used effectively by both small and large medical technology companies.

Predictive maintenance uses data analytics and sensors to predict maintenance needs, while preventative maintenance is based on predetermined schedules to perform preventative maintenance, regardless of the current condition of the equipment. Predictive maintenance is data-driven and can be more cost-efficient.

In predictive maintenance, AI agents are used to optimise the maintenance and monitoring of industrial systems. This is mainly done through three key processes:

1. Data acquisition and processingAI agents continuously collect data from various sensors and systems that indicate the physical and operational conditions of the machines. This includes vibration data, temperature measurements, energy consumption and other operating parameters. This data is pre-processed to reduce noise and extract relevant features.
2. Pattern recognition and modellingAI uses machine learning (ML) techniques, in particular supervised and unsupervised learning methods, to recognise patterns from this data. Using historical data in which known machine failures and their signs are documented, the AI agent trains models to evaluate the current state of a machine. Using methods such as regression, classification or anomaly detection, the AI agent learns to identify early warning signals for potential failures or maintenance requirements.
3. Forecasting and decision-makingBased on the recognised patterns and the trained model, the AI agent can make predictions about the future condition and maintenance requirements of the machines. These predictions enable the maintenance teams to act proactively instead of reacting to failures. The AI can also provide recommendations for optimal maintenance intervals and procedures to maximise operational efficiency and minimise downtime risks.

In addition, advanced AI systems in predictive maintenance often also integrate feedback loops in which the results of the maintenance measures carried out contribute to the continuous improvement of the prediction models. This leads to constant optimisation and adaptation to changing operating conditions and machine states.

Predictive maintenance is worthwhile if you have critical systems, want to reduce high maintenance costs, have access to relevant data and want to extend the service life of your systems. It can also be useful in safety-critical industries and for creating competitive advantages. A precise cost-benefit analysis is advisable.

AI.SEE™ can be seamlessly linked to existing microscope systems via retrofit integration. Digital microscopes are integrated without additional hardware, while analogue microscopes require a camera adapter for image acquisition. The microscope serves as an imaging system that sends images to the AI.SEE™ software for automated AI analysis. The images and results can be viewed via a connected tablet or computer. The integration does not require extensive retrofitting or high investment and is designed to be user-friendly.

AI.SEE™ uses AI-based processes to increase the accuracy and efficiency of image analysis, reduce human error and significantly speed up the analysis process. Unlike conventional industrial image processing, AI.SEE™ is able to recognise even the most complex features despite noisy backgrounds or low contrast. Not only is it easy to process large volumes of data at high speed, but the solution also learns with every image analysed.

The only requirement is the ability to take images of the desired slides and features that can be used to train the AI model.

In AI training, an artificial intelligence (AI) is trained using large amounts of data - in this case image data - to recognise and interpret specific patterns and features. To analyse images effectively, the AI must be trained with a large number of images representing different scenarios and conditions. This enables the AI to achieve accuracy and reliability in automated analysis and efficiently perform complex tasks such as quality control in the laboratory.

AI.SEE™ is an AI-based software solution that is suitable for automated image analysis and quality control in laboratories. It uses advanced deep learning to precisely analyse microscope images.

AI.SEE™ ist vielseitig einsetzbar und kommt in verschiedenen Industrien wie der Automobil-, Elektronik-, Solar- und Medizintechnik zur Qualitätskontrolle zum Einsatz. Typische Anwendungsfälle finden Sie hier.

Ja, AI.SEE™ kann an die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen einer Produktion angepasst werden. Es bietet flexible Konfigurationsmöglichkeiten, um unterschiedlichen Produktionsprozessen gerecht zu werden.

AI.SEE™ is a visual quality control and defect detection system for manufacturers based on artificial intelligence. The deep learning technology ensures precise, reliable and self-learning inspection for the highest quality requirements in industries such as automotive, electrical engineering, medical technology and logistics.

AI.SEE™ verwendet künstliche Intelligenz, um Bilder und Daten zu analysieren und Fehler automatisch zu erkennen. Das System kann an bestehende Produktionsinfrastrukturen angepasst werden und unterstützt Mitarbeiter bei der Qualitätskontrolle.

Durch die frühzeitige Erkennung und Behebung von Fehlern hilft AI.SEE™, Ausschuss und Nacharbeit zu reduzieren. Dies führt zu einer effizienteren Produktion, weniger Reklamationen und kann so die Produktionskosten signifikant senken.

Regelbasiertes Computer Vision, das in herkömmlichen AOI(Automatische optische Inspektion)-Systemen verwendet wird, beschäftigt sich nur mit der Identifizierung von Bildern nach fest programmierten Regeln zur Erkennung von Linien und Formen. Im Gegensatz dazu setzt AISEE ™ Machine-Learning-Modelle ein, die die Zusammenhänge zwischen verschiedenen und selbst komplexesten Datensätzen in Echtzeit mit künstlichen neuronalen Netzen durch Deep Learning erlernen. Diese erweiterte Anpassungsfähigkeit steigert die Effizienz und Genauigkeit der Qualitätskontrolle. AI.SEE™ ermöglicht dadurch eine schnellere Erkennung und Behebung von Fehlern, wodurch Produktionsprozesse optimiert und Kosten gesenkt werden können.

Retrofitting is straightforward and requires minimal intervention in your existing infrastructure. Our technicians will work with you to seamlessly integrate AI.SEE™ into your existing camera system so that you can quickly benefit from improved fault detection.

Yes, AI.SEE™ is designed to be compatible with a wide range of camera systems, including 2D, 2.5D, 3D cameras and microscopes, regardless of manufacturer.

By using AI technologies, AI.SEE™ continuously learns and can recognise both known and unknown defect features. This increases the precision and speed of image analyses and leads to improved product quality.

If you work with 2D cameras, 2.5D cameras, 3D cameras or microscopes, your inspection can be automated. AI.SEE™ makes it easy to retrofit your existing system - even if your trusted hardware partner has convinced you otherwise. AI.SEE™ can be used for simple and complex applications regardless of material, manufacturer and cycle time.

AI.SEE™ can be easily integrated into the existing system during the ongoing inspection. After receiving a selection of images from your inspection, AI.SEE™ is ready for operation within 48 hours in many cases. The software is provided using the plug 'n' play method.

Automating image analysis using artificial intelligence pays off with just 8 hours of testing per month. In addition to the potential savings in your labour costs of up to 85%, automated image analysis reduces the number of defects delivered and achieves a higher quality of your manufactured products.

Simple FAQ Content

Simple FAQ Content – 2

Automating your quality assurance with AI.SEE™ requires neither image processing nor AI expertise. You simply send us the image data - and we take care of the rest.