Inline Qualitätskontrolle mit dezentraler KI
Erkennen Sie frühzeitig Qualitätsprobleme und sparen Sie Kosten und Ressourcen durch den Einsatz von dezentraler KI, ohne dass sensible Daten geteilt werden.
Zur PlattformDie richtige Qualität
Produzieren Sie genau die Qualität, die Ihre Kunden auch wirklich benötigen. Die Spezifikation eines Bauteils kann geometrische Vorgaben, physikalische Eigenschaften, Lebensdauer, Qualität, Nachhaltigkeit und Preisvorgaben umfassen. Hierbei wird aber nur das Teil als solches betrachtet. In der KI-basierten Zusammenarbeit mit Ihren Kunden lernen Sie deren Bedürfnisse viel genauer kennen. Mit Katulu können Sie durch Produce-To-Model ein Bauteil für dessen späteren Einsatz im Endprodukt optimieren. Das Modell, das Sie mit unserer Plattform trainieren, beschreibt die Korrelation zwischen dem Bauteil und dessen Funktionsweise im Endprodukt. Hierdurch können Sie sicherstellen, dass Sie genau die Produktions- und Energiekosten aufwenden, die ihr jeweiliger Kunde auch benötigt. Optimieren Sie Ihre Produktionskosten und sichern Sie sich zufriedene Kunden.
Kosteneffiziente Qualität
Mit unserer Plattform können Sie ein lernfähiges dezentrales Qualitätssystem trainieren, dass genau die Energie- und Materialressourcen aufwendet um eine kundenspezifische Qualität zu produzieren. Nicht einwandfreie Produkte werden frühzeitig erkannt und aus dem Produktionsprozess ausgeschlossen. Auf Basis von Live-Daten erfolgen Anpassungen in der laufenden Produktion. So reduzieren Sie Ausschuss und verbessern Ihre Ressourceneffizienz.
KI ohne sensible Daten
Um hervorragende Ergebnisse bei der KI-basierten Erkennung von Produktionsmängeln zu erzielen, sind für das Training der inline Qualitätskontrolle sehr viele Daten von möglichst vielen industriellen Anwendern erforderlich. Anstatt diese Daten zentralisiert zu sammeln, gehen wir unserer Plattform einen anderen Weg: Die Daten verbleiben in der Produktionsumgebung der Anwender. Wir ermöglichen Ihnen das dezentrale Training von Machine Learning Modellen über Unternehmensgrenzen hinweg, ohne dass sensible Daten geteilt werden.
