KI Templates

KI Avatar für die Industrie

Template Name: „Industry AI Avatar“

Zweck: Dieses Template ist universell einsetzbar, anpassbar und bietet ein intuitves Interface zum besseren Verständnis Ihrer Produktion. Es kann Daten strukturieren, visualisieren, Reports erstellen und unterschiedliche Daten in Beziehung zueinander setzen. Sowie Vorschläge erzeugen und die Umsetzung von Maßnahmen zur Stabilisierung und Verbesserung der Produktion einleiten.

Beschreibung:

• Input: Sensordaten, Daten von Industrie KI Modellen, MES / MOM und ERP Daten
• Erkannte Daten: Versteht Industrie Daten und kann diese strukturieren und in Beziehungen setzen.
• Anwendung: Überwacht die Maschinen und Qualität der Fertigung, fasst die Daten zusammen und interpretiert diese, leitet auf Wunsch Maßnahmen ein. Interface zum Nutzer.

Output: Zusammenfassung über den Zustand der Produktion. Strukturierung, Visualisierung, Reports und in Beziehung setzen von Daten. Vorschläge und Umsetzung von Maßnahmen zur Stabilisierung und Verbesserung der Produktion.

Sprechen Sie direkt mit unserem KI Avatar links unten in der Ecke. Sie benötigen ein verbundenes Mikrofon und müssen die Verbindungs-Anfrage bestätigen.

Der KI Avatar ist mit den Daten aus dem Beispiel unten parametrisiert. Er überwacht 5 verschiedene Produktionsschritte mit Vibrationssensoren und der elektrischen Leistungsaufnahme. Sofern er Anomalien erkennt, die Probleme verursachen können, versucht er diese in einen Zusammenhang zu bringen und sinnvolle Maßnahmen zur Entstörung vorzuschlagen. Den Input für seine Analysen erhält er von den ProMetronics Industrie KI Modellen. 

Fragen Sie beispielsweise Dinge wie: „Wie geht es unserer Produktion heute?“ 

KI Template zur Sauberkeitsanalyse von Zahnimplantaten

Das mmri.berlin hat eines der größten und präzisesten KI-Modelle zur Oberflächenanalyse von Zahnimplantaten entwickelt. Dieses Modell wurde mit Daten von über 150 Herstellern trainiert. Es erkennt organische und anorganische Verunreinigungen und erstellt eine Übersicht, die für die Qualitätssicherung unerlässlich ist.

Benötigt wird ein Elektronenmikroskop: Ein Elektronenmikroskop nutzt einen Elektronenstrahl statt Licht, um extrem kleine Strukturen in hoher Auflösung sichtbar zu machen.

KI Template zur Vorhersage von Oberflächen-Funktionalisierung

Wir haben in Zusammenarbeit mit Dr. Heinrich Jehle ein KI-Template erstellt, mit dem spezifische Oberflächen-Funktionen von Materialien vorhergesagt werden.

Das erstellte Template analysiert Oberflächen von Spritzguss-gefertigten Polymerprodukten und berechnet die Effektivität der speziellen Oberflächenfunktion: „Zell-Abweisende Wirkung.“

Das Template kann genutzt werden um Produkte mit Zellabweisung zu bewerten. Es kann in der Produktionslinie eingesetzt werden, um die Einrichtung von Spritzgussanlagen um den Faktor 1440x zu beschleunigen.

Das Template kann weiterhin für die Kontrolle ähnlicher Oberflächen-Funktionalisierungen  verwendet werden, wie beispielsweise:

• Bioinert: Materialien, die keine Reaktion mit dem biologischen Gewebe hervorrufen, wodurch sie besonders für Implantate geeignet sind.
• Antibakteriell: Materialien, die das Wachstum von Bakterien hemmen oder abtöten.
• Biotolerant: Materialien, die vom Körper toleriert werden, ohne eine starke Immunreaktion hervorzurufen.
• Bioaktiv: Materialien, die eine positive Interaktion mit dem Gewebe eingehen, z.B. um das Einwachsen in Knochen oder Gewebe zu fördern.

Benötigt wird ein Interferometer: Ein Messinstrument, das Lichtwellen zur genauen Vermessung von Oberflächen oder Strukturen nutzt, um minimale Höhenunterschiede sichtbar zu machen.

KI Template zur universellen Objekterkennung

Template Name: „General Object Detection“

Zweck: Dieses Template ist universell einsetzbar und für die Erkennung von allgemeinen Objekten in unterschiedlichen Umgebungen konzipiert. Es kann in Überwachungsanlagen, Automatisierungssystemen und für die Verarbeitung von Bildern/Videos in vielen Bereichen verwendet werden.

Beschreibung:

• Input: Bild oder Video
• Erkannte Objekte: Menschen, Fahrzeuge, Tiere, alltägliche Gegenstände (z.B. Flaschen, Taschen, Möbelstücke).
• Anwendung: Ideal für allgemeine Überwachungsaufgaben oder Szenarien, in denen eine Vielzahl von Objekten identifiziert werden muss.

Output: Bounding Boxes um erkannte Objekte mit Klassenlabeln und Vertrauenswahrscheinlichkeiten.

KI Template zur Fahrzeugerkennung und Verkehrsanalyse

Template Name: „Vehicle Detection & Traffic Analysis“

Zweck: Das Template eignet sich hervorragend für den Einsatz in der Verkehrsüberwachung, da es speziell für verschiedene Objekterkennungsaufgaben optimiert ist und nahtlos in die ProMetronics KI Plattform integriert werden kann. Es wird häufig verwendet, um Verkehrsobjekte wie Fahrzeuge, Fußgänger und Fahrräder zu erkennen.

Beschreibung:

• Input: Echtzeit-Video-Feeds oder Straßenaufnahmen.
• Erkannte Objekte: Autos, Lastwagen, Busse, Motorräder, Fahrräder, Fußgänger.
• Anwendung: Verkehrsmanagement, Verkehrszählung, Erkennung von Verkehrsverstößen, Smart-City-Lösungen.

Output: Bounding Boxes um Fahrzeuge, Fußgänger oder Fahrräder sowie Verkehrszählungen und Heatmaps für Verkehrsdichte.

KI Template zur Auswertung von Kundenverhalten

Template Name: „Retail Monitoring & Customer Behavior“

Zweck: Dieses Template ist ein leistungsfähiges Modell, das zur Erkennung menschlicher Posen und Bewegungen verwendet wird. Es kann zur Messung des Kundenverhaltens, zur Analyse von Verweildauer oder zur Erkennung von Wartezonen und Schlangen genutzt werden.

Beschreibung:

• Input: Überwachungskameras
• Erkannte Objekte: Menschen, Posen, Körperteile.
• Anwendung: Analyse von Kundenbewegungen, Verweildauer in bestimmten Bereichen, Erkennung von überfüllten Bereichen oder Wartezonen.

Output: Heatmaps von Kundenbewegungen, Erkennung von Verhaltensmustern, Zählung der Anzahl von Kunden im Bereich.

KI Template zur Anomalieerkennung in medizinischen Bildern aus CT- oder MRT-Scans

Template Name: „Medical Image Object Detection“

Zweck: Ein Modell für die medizinische Bildverarbeitung und Segmentierung. Es ist optimiert auf die Erkennung von Tumoren, Organen und anderen Anomalien in medizinischen Bildern wie CT- oder MRT-Scans.

Beschreibung:

• Input: Medizinische Bilddaten (Röntgen, MRT, CT, Ultraschall).
• Erkannte Objekte: Tumore, Läsionen, Knochenbrüche, Organanomalien.
• Anwendung: Unterstützung bei der Diagnose durch Segmentierung und Erkennung von medizinischen Anomalien.

Output: Segmentierte Bereiche in den Bildern, die Anomalien oder potenziell gefährliche Regionen hervorheben, diagnostische Hinweise und Vertrauenswahrscheinlichkeiten.

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