META-aiviFallstudie
Zählen von Fahrradrahmenrohren mit AR + KI
Kunde
Der Kunde ist ein Hersteller hochwertiger Fahrradrahmen mit über 40 Jahren Erfahrung in der Fahrradbranche.
Fall
Rationalisierung der Röhrchenzählung für eine präzise Produktion
Der Kunde benötigte eine effizientere Methode zur Erfassung der verschiedenen Metallrohre (wie Oberrohr, Unterrohr, Steuerrohr, Sattelrohr, Tretlager, Sitzstreben und Kettenstreben), die bei der Rahmenproduktion verwendet werden. Mit dem Ziel, die Genauigkeit zu verbessern und die Abläufe zu rationalisieren, erkundete er fortschrittliche Technologien wie AR und KI, um Materialien automatisch zu zählen. Dieser Ansatz würde eine präzise Zählung der Komponenten gewährleisten, die Produktionsleistung an die Nachfrage anpassen und den manuellen Aufwand reduzieren, während gleichzeitig die Gesamteffizienz gesteigert würde.
Herausforderung
Ungenaue manuelle Zählung und Materialverwaltung
Um den Produktionsbedarf ohne Überschuss oder Mangel zu decken, war es entscheidend, die genaue Menge der von den Lieferanten gelieferten Rohre sicherzustellen. Darüber hinaus führte das manuelle Zählen von Metallrohren für die Fahrradrahmenproduktion häufig zu Ungenauigkeiten, was zu Abweichungen zwischen der Anzahl der verfügbaren Rohre und der für die Fahrradrahmenmontage benötigten Anzahl führte. Diese manuellen Prozesse waren fehleranfällig und ineffizient, was den Bedarf an einer zuverlässigeren und präziseren Zähllösung verdeutlichte.
Lösung
AR + KI-Lösung zum präzisen Zählen von Röhrchen
Um die Zählprobleme zu lösen, implementierte der Kunde META-aivi, ein einzigartiges AR- und KI-Bildverarbeitungssystem, das Fahrradrahmenrohre präzise zählen kann. META-aivi lässt sich einfach über Mobilgeräte wie Tablets und Smartphones bedienen und reduziert menschliche Fehler durch Automatisierung des Zählvorgangs. Die benutzerfreundliche KI-Modell-Trainingsplattform des Systems ermöglichte außerdem eine schnelle Entwicklung und Anpassung von Modellen für verschiedene Rohrtypen und Fahrradrahmenkomponenten. Diese intelligente Lösung gewährleistete eine genaue Komponentenzählung, minimierte Fehler und verbesserte die Betriebseffizienz bei der Fahrradrahmenproduktion erheblich.