SolVisionFallstudie

Gasdruckdigitalisierung mit KI

Kunde

Der Kunde ist ein Hersteller von Optoelektronik, der sich auf die Produktion von Polarisatoren für hochpräzise Displays spezialisiert hat. Die Aufrechterhaltung konstanter Gasniveaus während des Herstellungsprozesses ist entscheidend für die Erreichung homogener Filmschichten. Der Produktionsprozess des Kunden ist stark von der Echtzeitüberwachung der Gasdruckparameter abhängig, die sich direkt auf die Produktqualität und den Ertrag auswirken.

Fall

Gasdrucküberwachung in der Optoelektronik

In der Produktionslinie des Kunden werden präzise Gasniveaus mit analogen Druckmessgeräten überwacht. Diese Geräte zeigen wichtige Informationen zu Gasdruck und anderen Umweltparametern an, die für eine qualitativ hochwertige Fertigung erforderlich sind. Allerdings verhinderte das Fehlen digitaler Schnittstellen an diesen herkömmlichen Messgeräten, dass der Kunde die Daten schnell in ein digitales Überwachungssystem übertragen konnte, was die Entscheidungsfindung verlangsamte und die Betriebseffizienz verringerte.

SolVision AI performing OCR inspection on a gas gauge, converting analog readings into digital data for real-time monitoring and analysis

Herausforderung

Manuelle Dateneingabe und langsame Reaktionszeiten

Die Haupt Herausforderung, vor der der Kunde stand, war der manuelle Prozess des Ablesens und Aufzeichnens von Daten von analogen Gasmanometern. Diese Methode führte zu Verzögerungen im Überwachungsprozess und erhöhte die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, was es schwierig machte, schnell auf Schwankungen der Gasniveaus zu reagieren. Das Fehlen einer digitalen Datenübertragung in Echtzeit hinderte den Kunden außerdem daran, Produktionsprozesse zu optimieren und die höchsten Qualitätsstandards zu gewährleisten.

Lösung

AI-gestützte Digitalisierung von Gasdruckmessgeräten mit SolVision

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, implementierte der Kunde SolVision, ein KI-gestütztes Vision-System. SolVision nutzt die Optische Zeichenerkennung (OCR) Technologie, um die Analogmesswerte in lesbare digitale Daten umzuwandeln. Das System erfasst hochauflösende Bilder der Gasmanometer und verarbeitet die Informationen mithilfe von KI-gestütztem OCR. Diese digitalen Daten können dann in die Überwachungsplattform des Kunden hochgeladen werden, was eine Echtzeitanalyse und effizientere Entscheidungsfindung ermöglicht.