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Anwendungsbereich

Machine Vision

In einigen speziellen Disziplinen der Verarbeitung visueller Informationen haben KI Modelle in jüngster Zeit die Leistungsfähigkeit von Menschen überflügelt. Dies können Sie sich in verschiedenen Anwendungen zunutze machen.

herausforderungen AM Beispiel Digital Asset Management

Die Anwendungen für Machine Vision – die lernfähige Erkennung von Mustern in Bildern und Videos – sind vielfältig und reichen von der visuellen Qualitätsüberwachung in der Produktion über die Auslesung von Informationen aus Beschriftungen und Displays im technischen Außendienst bis zu vielfältigen Aufgabenstellung im Digital Asset/Product Information Management. In letzterem Bereich müssen z.B. Millionen bestehender Bilder sowie zehntausende neuer Bilder jeden Monat auf bestimmte textuelle und visuelle Schlüssel (z.B. Garantie Symbole) durchsucht werden:

Die standardisierten Services der großen Cloud Anbieter sind dabei in der Regel nicht flexibel genug – erlauben z.B. nicht das Training auf eine spezielle Domäne. Ab gewissen Mengengerüsten sind eigene Lösungen häufig günstiger und vermeiden das Laden eigener Assets in die Cloud.

Machine Vision Modelle bieten in einigen visuellen Spezialdisziplinen die Möglichkeit, automatisiert mehr Informationen aus Bildern und Videos zu gewinnen.

Lösung: Machine Vision Engine

Wir stellen Ihnen mit unserer Machine Vision Engine sowohl sofort nutzbare Standard Services als auch eine skalierbare Plattform zur Verfügung, die sich modular um individuelle Vision Services und andere KI Services erweitern lässt. Der Betrieb kann in der Private oder Public Cloud sowie On Premise erfolgen.

Bisher existieren Standard Services z.B. für die Erkennung von Texten oder Objekten in Bildern, die Erkennung der Sprache von Bildern oder Dokumenten enthaltenen Texten oder für das Finden ähnlicher Bilder zwecks Bereinigung von Redundanzen. Weiterhin liefern wir spezialisierte Werkzeuge für die Überprüfung der Vorhersagen der KI Modelle sowie für die zügige Auszeichnung relevanter Trainingsbeispiele.

Unser Vorgehen

Proof of Concept

Im PoC explorieren wir die Qualität und Charakteristik Ihrer Daten, wiesen die erreichbare Vorhersagequalität nach und präzisieren das Pilotprojekt.

Pilot (Minimum Viable Product)

Im Pilotprojekt setzen wir Ihre Aufgabenstellung und Zielsetzungen so zügig und fokussiert auf die Erzielung erster Mehrwerte wie möglich um.

Betrieb & Verbesserung

Wir nehmen Ihre Machine Vision Lösung in Betrieb und überwachen, verbessern und erweitern diese nach Ihren Wünschen auf weitere Anwendungsfälle.

Warum wir der richtige Partner für Sie sind?

Unser Team vereint alle wichtigen Kompetenzen und Erfahrungen, um Sie bei erfolgreichen KI Projekten zu unterstützen:

AI/Machine Learning Modelle, Mathematik, Statistik, Linguistik, Data Engineering, Software Engineering, UX Design, Infrastruktur, DevOps sowie Agiles Vorgehen.

Wir bringen erprobte Vorgehensweisen und Methoden aus vielen klassischen Software und innovativen KI Projekten ein.

Durch agile Methoden, iteratives Vorgehen (Proof of Concept, Minimum Viable Product, Spikes) und hochfrequente Zwischenergebnisse erreichen wir gemeinsam mit Ihnen einen hohen Mehrwert.

KI Projekte sind häufig innovativer und explorativer Natur. Sind wir von der Umsetzbarkeit Ihrer Anwendungsfälle und dem Mehrwert durch KI überzeugt, tragen wir im Proof of Concept das Erfolgsrisiko mit Ihnen gemeinsam. Sind wir es nicht, so werden wir Ihnen dies auch offen und transparent darlegen.

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