Als neues Mitglied im SEF bringt Convanit unter anderem Methoden-kompetenz und Praxiserfahrung ein: InesThurner, CEO von Convanit. (Bild: Convanit)
Convanit und der SEF arbeiten künftig gemeinsam an Lösungen und Strategien hinsichtlich der daten- und methodenbasierenden Fertigungsoptimierung. Erklärtes Ziel ist die Entwicklung und Umsetzung konkreter Use Cases für KMU, um diesen den Zugang zu KI-basierenden Lösungen zu verschaffen.
In der Prozess- und Qualitätskontrolle der Fertigung gewinnen KI-Methoden immer mehr an Bedeutung. Industrielle Mess- und Inspektionsverfahren erfassen Zeitreihendaten, Bilddaten und andere Daten; häufig die Grundlage, um Abweichungen von der Norm zu ermitteln. Die Bewertung durch Menschen ist jedoch oft ungenau. Methoden, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können die Genauigkeit der Bewertungen optimieren und in der Fertigungskontrolle ein valides Bild erstellen. Insbesondere bei Zuordnungs- und Klassifizierungsaufgaben sowie bei der Erkennung von Mustern und Anomalien sind KI-Methoden äußerst nützlich.
Analytikplattform für einheitlichen Workflow
Für die daten- und methodenbasierende Fertigungsoptimierung ist die Einbindung der notwendigen Geschäftsprozesse in die IT-Landschaft von Industrieunternehmen eine Herausforderung. Die Umsetzung von KI-Anwendungen bedarf aus Prozesssicht eines einheitlichen Workflows. Dafür sind anwendungsspezifische Modell-Vorlagen und verschiedene Prozesse erforderlich. Dazu zählen Teaching, Parametrisierung, Verifizierung, Freigabe, Überwachung und Verwaltung von KI-Rezepturen. Ein einheitlicher Workflow kann ebenso für herkömmliche analytische Methoden dienen und Grundlage für Use Cases sein. In der Fertigungskontrolle lassen sich etwa mithilfe einer Analytikplattform alle anstehenden Datenanalyseaufgaben in einem zentralen System umsetzen.
Convanit entwickelt Lösungen, die den produktiven Einsatz KI-basierender Anwendungen in der Fertigungskontrolle ermöglichen. Dazu zählen ML-unterstützte Bildklassifikation und interaktive Visualisierungen. Die entwickelten Konzepte, Methoden und Tools ermöglichen produzierenden Unternehmen die Umsetzung konkreter Anwendungsfälle für die KI-basierende Prozessüberwachung.
