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Tutorials

Die Wissensdatenbank für erfolgreiche Objekterkennung im industriellen Umfeld. Von der Bilddatengenerierung über neuronale Netze bis zur mobilen Erkennung auf dem Smartphone.

Häufig gestellte Fragen

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Die Identifikation von industriellen Bauteilen und Produkten per KI ist eine neue Disziplin und täglich beantworten wir viele Fragen. Hier sammeln wir die Fragen uns alle unsere Antworten. Unser Tutorial und unser Blog bietet eine Menge Inhalt für alle, die sich mit dem Identifizieren von Produkten beschäftigen.

Mit welchel Budget muss ich rechnen, wenn ich meine Produkte digitalisieren lassen möchte?

Um ca. 10.000 Produkte oder Teile eindeutig und hochwertig mit Hilfe der Partforce erkennbar zu machen, muss man ca. € 100.000 im Fullservice rechnen. Wenn man gewisse Tätigkeiten selbst übernimmt, sinken die Kosten. Allerdings steigen mit der Menge der Produkte oder Teile auch die Anforderungen an die KI und das führt zu erhöhten Trainingskosten, da die KI die Unterschiede der Teile auch untereinander trainiert.

Zusätzlich kommen die Kosten für evtl. Apps und die Integration in Stammdatensysteme.

Hier ist unser Preismodell für unsere APIs und Apps im Detail veröffentlicht.

Wann kann ich mit den ersten Tests rechnen?

Jeder Trainingsdurchlauf dauert zwei Wochen. In der Regel sind die ersten Ergebnisse nach dem ersten Durchlauf über die API verfügbar. In der Regel sind jedoch drei Iterationen nötig, um einen hohen Zuverlässigkeitsgrad zu gewährleisten.

Was sind die Grenzen der Partforce?

Es gibt optische und auch physikalische Grenzen. In unserem xRec-Whitepaper (Englisch) finden Sie einen interessanten Artikel zum Thema „Optik“. Physikalisch gesehen, sollten Ersatzteile einen Durchmesser von 30 cm und ein Gewicht und 3 kg nicht überschreiten. Ausnahmen sind möglich, allerdings nutzen wir dann unseren Prozess für verbaute Teile oder Baugruppenidentifikation.

Was sind Trainingsdaten?

Damit werden die Bilder bezeichnet, die von uns aus den Teilen generiert wurden. Die Bilder werden künstlich augmentiert und im nächsten Schritt als Trainingsdaten für die KI verwendet.

Unsere Firma hat insgesamt über 1.000.000 verschiedene Teile. Wie gehen sie damt um?

Bei sehr großen Mengen unterscheiden wir in der Regel folgende Klassen:

  • Individual- oder Eigenteile
  • Verschleissteile
  • Zukaufteile
  • Normteile

Für manche dieser Teile ist der Partforce-Ansatz genau der Richtige, für andere benötigt man eher eine Inhouse-Möglichkeit.

Generell empfehlen wir bei sehr großen Dimensionen drei Monatspakete, um schnell Erfolge und Fortschritte zu zeigen.

Wieviele Trainingsbilder benötigen Sie für eine perfekte Identifikation?

Es gibt Teile, die sehen von allen Seiten gleich aus und für diese benötigen wir dann nur 20-30 Bilder.

Auch ist die Anzahl der Bilder nicht nur ausschlaggebend. Es kommt viel mehr drauf an „wie“ diese Bilder unter welchen Bedingungen aufgenommen werden. Wir haben in den letzten 24 Monaten viel experimentiert, um die Erkennungsqualität zu verbessern bzw. auch für eine große Menge an Teilen zu ermöglichen.

In der Regel benötigen wir 80 Bilder pro Objekt.

Muss ich direkt alle 150.000 Bauteile meiner Maschine digitalisieren lassen?

Natürlich nicht. Es gibt verschiedene Herangehensweisen an eine so große Thematik im komplexen Anlagenbau.

Es gibt einen sehr guten Blogartikel, der im Detail eine Herangehensweise erklärt.

Um den Elefant in vielen kleinen Stücken zu verdauen, empfiehlt es sich am Anfang folgende Überlegungen einfließen zu lassen.

Wer benötigt die Identifikation am dringendsten? Die Elektriker, die Instandhalter, die Mechaniker oder die Anlagenfahrer.

Dann fängt man dort an z.B. mit der Elektrik oder den Verschleißteilen.

Danach generiert man nach und nach die Daten für weitere Rollen oder Bereiche.

Was beinhaltet die API-Response?

Die App empfängt für die „Simple Search“ grob folgende Informationen:

– eine Ersatzteil-ID mit Zuverlässigkeitsgrad

– bis zu vier Alternativen und deren Zuverlässigkeitsgrad

– die Objekt-Kategorie

Für weitere Informationen downloaden Sie bitte unseren
API-Guide.

Wird alles erkannt?

Fast alle Teile werden erkannt.

Folgende Eigenschaften sind in der Regel problematisch, da sie von einer KI nur sehr schwierig interpretiert werden können:
1. Falsche Kennzeichnungen wie Barcodes oder Teilenummern
2. Reflektierende, spiegelnde und transparente Oberflächen
3. Exakt gleiche Bauteile, die sich nur in der Größe unterscheiden, werden zwar erkannt, aber die finale Entscheidung muss ein Mensch treffen.
4. Gebogene, gravierte, gedruckte, geprägte Texte.
5. Verformbare Teile wie Kabel, Kunststoff, Gummi, etc.

Können die Trainingsdaten auch erworben werden?

Ja, wir übertragen Ihnen die Rechte an den Trainingsdaten für 50 € pro Teil.

Was ist der Unterschied zwischen euch und Google, Microsoft und den anderen KI oder Computer Vision Anbietern?

Wir haben hier zu dem Thema einen sehr aufschlussreichen Blogartikel veröffentlicht.

Werden auch Schriften erkannt?

Wir bieten zwei unterschiedliche Schrifterkennung an:

1. OCR

2. OCR in the wild

Beide wurden von uns für Bauteilerkennung optimiert, da vor allem Typenschilder auf runden Bauteilen nur sehr schwer von handelsüblichen Barcode Scannern gelesen werden.

Fragen zu PARTium

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Der Aufbau einer Trainingsdatenbank für industrielle Teile ist eine Grundvoraussetzung für Erkennungsprojekte.

Neu: Warum benötigt man überhaupt eine Trainingsdatenbank?

Dafür gibt es viele Gründe:

1. Wir trainieren viele verschiedene neuronale Netze, da jede Kundensituation andere Anforderungen an die Erkennung und somit an die Trainingsdaten hat.

2. Immer wenn neue Bauteile hinzukommen, dann werden die bereits existierenden Bauteile auch wieder mit antrainiert, um der KI auch die Unterschiede zwischen den Produkten anzutrainieren.

3. Je nach Anzahl der Produkten macht es Sinn andere „Netzstrukturen“ oder mathematische Verfahren zu verwenden, um die Erkennungsqualität zu verbessern.

4. Die Entwicklung der Möglichkeiten sind rasant, daher erwarten wir in der Zukunft sprunghafte Verbesserungen der Technologie. Auch am Prinzip des Trainings werden sich Verbesserungen entwickeln, aber es schadet nicht die Trainingsdaten zu bewahren.

5. Die User generieren im Alltag auch Bilder, die wenn die Bilder gut qualifiziert werden, die perfekte Trainingsdatenmenge  ergeben. Auch diese Bilder werden in PARTium aufbewahrt.

Neu: Muss ich meine Teile publishen?

Nein, natürlich nicht. Jedes Unternehmen kann PARTium auch nur für interne Zwecke oder für verbundene Unternehmen wie Partner oder Kunden verwenden.

“Mit den Tutorials unterstützen wir unsere Kunden so effizient wie nur möglich beim Aufbau neuronaler Netze zu Erkennung von Produkten. Über Trainingsdatengenerierung bis hin zu Features für Apps veröffentlichen wir in den Tutorials alles was wir uns in den letzten Jahren erarbeitet haben.”

 

 

 

 Adrian Ion, CTO Humai Technologies