IDS geht deshalb den Weg, die KI-Vision mit den NXT Inferenzkameras für die breite Masse einfach bedienbar zu machen. Die App-Erstellung soll für jede Anwendergruppen möglich sein, egal ob Programmierer, Visionprofi oder Maschinenbediener bzw. Facharbeiter. Zu diesem Zweck wird die cloudbasierte KNN-Trainingssoftware NXT lighthouse mit dem nächsten Update um einen Assistenten erweitert, der sich noch stärker an der eigentlichen Problemstellung des Anwenders orientiert und ihn mit entsprechenden Handlungsanweisungen unterstützt. Der Wizard erweitert den Aktionsradius der Zielgruppe und begleitet nun alle Einzelaufgaben einer Vision Anwendung. Angefangen mit der Frage „Was wollen Sie tun“ stellt IDS NXT lighthouse sehr anwendungsnahe Problemstellungen zur Auswahl, wie beispielsweise Objekte zählen, An-/Abwesenheit prüfen oder Prüfstellen kontrollieren. Der Assistent wählt damit im Hintergrund die App-Basis mit dem passenden DL Use Case und schlägt dem Anwender die weiteren Handlungen vor, um die notwendigen Informationen zusammen zu tragen. Darüber hinaus werden nützliche Hinweise, Videos oder Anleitungen angeboten, um dem Anwender das nötige Hintergrundwissen nahe zu bringen. Eine derart geführte Anwendungserstellung erinnert mehr an ein Tutorial, als an klassische App-Entwicklung. Am Ende steht eine vollständig kundenspezifische Vision App zum Download zur Verfügung, die der Anwender nur noch auf einer NXT Kamera aktivieren und starten muss.
Bild: Fraunhofer IEM
Bild: Fraunhofer IEM
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%
Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.
