SOMERVILLE, MA – 14. Dezember 2022
Tulip heute die Einführung der Lösung Computervision Quality Insights“ auf Amazon Services (AWS) Tulip , die über die AWS Solutions Library verfügbar ist – eine Ressource für geprüfte Lösungen und Anleitungen für geschäftliche und technische Anwendungsfälle.
Die manuelle Prüfung ist für das Bedienpersonal sowohl zeitaufwendig als auch geistig anstrengend – was zu Prüfengpässen und Risiken führt. Stichprobenverfahren sind für Hersteller, die eine Null-Fehler-Quote anstreben, nicht akzeptabel. Die Einrichtung und Wartung herkömmlicher Bildverarbeitungs-Prüfstationen ist kostspielig und für Fertigungsumgebungen mit hoher Produktvielfalt unpraktisch.
„Dieses neue Angebot ermöglicht es Herstellern, die in Produktionsüberwachung integrierte automatisierte Bildanalyse zu nutzen, Produktionsüberwachung den gesamten Prozesslebenszyklus besser zu verwalten und das Ziel der Null-Fehler-Produktion in großem Maßstab besser zu erreichen“, sagte Roey Mechrez, Leiter des Bereichs Künstliche Intelligenz bei Tulip. „Dieser demokratisierte Ansatz ermöglicht es Herstellern, leistungsstarke Technologie ohne proprietäre Kameras oder komplizierte Bildverarbeitungskonfigurationen einzusetzen.“
Um dies einzurichten, benötigen Hersteller lediglich 10 Bilder von bestandenen und nicht bestandenen Sichtprüfungen, um ein Modell zur Erkennung von Anomalien zu trainieren. Nach dem Training steht das Modell den Herstellern zur Bereitstellung am Edge und zur Erkennung von Anomalien zur Verfügung. Im Rahmen eines geführten Montage müssen die Bediener die Teile lediglich unter eine Kamera halten, um sie auf Mängel zu überprüfen, bevor sie weiterbearbeitet werden. Tulip benachrichtigt nicht nur den Bediener, sondern Tulip auch so konfiguriert werden, dass der Fehler automatisch zusammen mit anderen Produktverfolgungsdaten protokolliert wird – was die Ursachenanalyse beschleunigt.
Tulip Laerdal nutzt Computervision die Effizienz seiner Betriebsabläufe zu steigern, indem er seinen Fertigungsingenieuren die Möglichkeit gibt, leistungsstarke Apps mithilfe von Computervision zu entwickeln. „Anstatt teure proprietäre Kameras, starre Konfigurationen und professionelle Dienstleistungen in Anspruch zu nehmen, haben wir Tulip innerhalb weniger Stunden und mit handelsüblichen Kameras selbst eingerichtet und konfiguriert“, so John Leahy, Engineering Project Manager bei Laerdal Medical.
„Flexibilität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit sind einige der Hauptgründe, warum Hersteller auf die Cloud setzen“, sagte Grant Bodley, General Manager für den Bereich Industrie und Fertigung bei AWS. „Wir bieten unseren Kunden aus der Fertigungsbranche weiterhin sprunghafte Verbesserungen statt nur schrittweiser Optimierungen. Diese Lösung unterstreicht die Effizienz der automatisierten Bildanalyse und verdeutlicht die Möglichkeiten, die sich durch machine learning zur Qualitätsverbesserung bieten.“
Die zusätzlichen Bildverarbeitungsfunktionen von Tulip zudem als zusätzliches Paar Augen dienen, um Arbeitsschritte zu überprüfen, Abläufe zu automatisieren und Daten für Anleitungen, Compliance und die Materialverfolgung zu erfassen – wodurch die Mitarbeiter an vorderster Front entlastet werden und sich auf die wichtigsten Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können. Die Lösung Tulipmacht Computervision für den operativen Einsatz vor Ort Computervision Realität, wobei in den kommenden Monaten zahlreiche neue Funktionen veröffentlicht werden sollen.
Die LösungComputervision Quality Insights“ Tulipist ab sofort in der AWS Solutions Library verfügbar. Erfahren Sie mehr über visuelle Qualitätskontrolle erfahren Sie auf tulip.co.
Über Tulip
Tulip, der Marktführer im Bereich Frontline-Operations, unterstützt Unternehmen jeder Größe und aus verschiedenen Branchen – darunter komplexe Fertigungsunternehmen, Pharmaunternehmen und Hersteller medizinischer Geräte – dabei, ihre Mitarbeiter mit vernetzten Apps auszustatten. Dies führt zu einer höheren Arbeitsqualität, verbesserter Effizienz und einer lückenlosen Rückverfolgbarkeit über alle Betriebsabläufe hinweg. Das Unternehmen, ein Spin-off des MIT, hat seinen Hauptsitz in Somerville, Massachusetts, sowie Niederlassungen in Deutschland und Ungarn.
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