Qualitätssicherung: IT-Logix lanciert Angebot für Machine Vision
Das auf Business Intelligence, Data Warehousing, Data Science und Big Data fokussierte IT-Beratungshaus IT-Logix erweitert sein Angebot um Dienstleistungen im Bereich Machine Vision für die industrielle Qualitätssicherung. Aus Erfahrungen bei bereits getätigten Projekten verfügt das Unternehmen über eine architekturtechnologische Blaupause.
«Auf Basis von Aufträgen bei Gewerbe- und Industriebetrieben haben wir ein strukturiertes Vorgehen inklusive eines technischen Architekturplans zur Einbindung von typischen Umsystemen entwickelt», sagt Samuel Rentsch, Co-CEO von IT-Logix. «Denn wir spüren eine steigende Nachfrage nach Machine Vision mit erweiterten Methoden des Machine Learning, um auch konplexe Entscheidungsprozesse in der Qualitätssicherung abzudecken.»
Viele bestehende Systeme hätten das Ende ihres Lebenszyklus’ erreicht, sodass bei der Neubeschaffung Lösungen für anspruchsvolle Anwendungen evaluiert werden. Das Angebot wird ergänzt durch eine qualifizierte Auswahl an Kameraprodukten und Cloud-Services verschiedener Anbieter, um Bilder und Algorithmen generieren und trainieren zu können. Die Anwendungsfelder sind spannend und vielfältig», sagt Rentsch, «sie reichen von Gewerbe und Anwendungen zur Normeneinhaltung in der Industrie und Fertigung über Automobilzulieferer bis hin zur Kontrolle mikroskopierter Bioproben in medizinischen Laboren.»
Maschinelles Sehen gestern und heute
Machine Vision, also maschinelles Sehen, bezeichnet industrielle Anwendungen, welche mit Hilfe von visuellen Systemen automatisierte Prozesse lenken. Seit Jahrzehnten trägt es zur Effizienzsteigerung in der Qualitätskontrolle in diversen Lebensbereichen und Industriezweigen bei. Komplexe Entscheidungsprozesse in der Qualitätssicherung erfordern indes oft erweiterte Techniken, welche über herkömmliche Methoden hinausgehen. Deep Learning als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) erlaube hier mittlerweile auch anspruchsvollere Kontrollen von Sachverhalten, Einheiten und Fabrikaten, etwa bei zufälliger Anordnung, zufälligen Formen oder sich ändernden Beurteilungskriterien, schreibt IT-Logix. So unterstützte das Unternehmen beispielsweise die Migros-Tochter Micarna bei einem Projekt eines Bildklassifizierungssystems auf Basis von Microsoft Custom Vision: Damit sollen beim grössten Fleisch-, Geflügel-, Fisch- und Eiproduzenten Mitarbeitende von repetitiven und körperlich ermüdenden Entscheidungsprozessen zur Klassifizierung von Schlachtprodukten entlastet werden (siehe Text unten).
Quelle: IT-Logix
Fleischverarbeitung mittels KI
Mit künstlicher Intelligenz (KI) entlastet die Migros-Tochter Micarna die Mitarbeitenden von repetitiven und körperlich ermüdenden Entscheidungsprozess zur Klassifizierung von Schlachtprodukten. In der Zerlegerei des grössten Schweizer Fleisch-, Geflügel-, Fisch- und Eiproduzenten wird die Produktidentifizierung statt durch Inaugenscheinnahme von Mitarbeitenden mit einem Bildklassifizierungssystem auf Basis des Dienstes Custom Vision aus der Familie der Cognitive Services von Microsoft unterstützt. IT-Logix erbrachte deshalb gemeinsam mit Micarna den diesbezüglichen Machbarkeitsnachweis. Dazu musste der von Microsoft zur Verfügung gestellte Algorithmus zur Bildklassifizierung auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens konditioniert werden.
«Dass das System grundsätzlich funktioniert, konnte gemeinsam mit IT-Logix bereits gezeigt werden», sagt Michael Kott, Leiter Projektmanagement bei Micarna in Bazenheid. Ziel des Projekts war es, dass die Mitarbeitenden für alle Produkte von der künstlichen Intelligenz Vorschläge erhalten und diese nur noch im System mittels Knopfdruck bestätigen und verbuchen müssen. KI soll den Menschen also nicht wegrationalisieren, sondern seine Arbeit erleichtern. Übernimmt der Service die körperlich anstrengende visuelle Arbeit der Klassifizierung, kann sich der Mensch auf die Bestätigung des Vorschlags des Systems konzentrieren und so seine Kräfte schonen. «Die Bildkategorisierung bringt eine grosse Erleichterung und auch langfristig eine Optimierung der Resultatqualität», sagt Kott.
