Künstliche Intelligenz für die Qualitätskontrolle
Menschliche Sensibilität, maschinelle Strenge
Künstliche Intelligenz bei QMT
Wir integrieren künstliche Intelligenzalgorithmen in unsere Lösungen vor allem deshalb, damit sie Entscheidungen auf der Grundlage von durch Lernen gewonnenen Kriterien treffen können; das Ziel ist es, die menschliche Sensibilität zu bewahren und gleichzeitig die Strenge der Maschine einzubringen.
Unsere Expertise umfasst die Auswahl geeigneter Modelle, die Erstellung von Datensätzen für das Training, das Datenmanagement und die Integration des erstellten Modells in einen automatisierten Hochgeschwindigkeitsprozess.
Wir definieren die optimale Lösung, um spezifische Bedürfnisse zu erfüllen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Erwartungen des Kunden mit einer Lösung auf Basis bewährter Standards perfekt zu erfüllen. Diese Individualisierung kann sich sogar auf die Entwicklung eines Produkts erstrecken, das exklusiv für einen einzelnen Kunden konzipiert ist.
Maßgeschneiderte Lösungen, die perfekt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind
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Maßgeschneiderte Lösungen, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind
Maßgeschneiderte LösungenDie Implementierung künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsfindung durch Lernen
Mit unserer Methodik übernehmen wir die Definition der notwendigen Daten, die Erstellung der Modelle, die Implementierung und die Verbesserungen.
qmt integriert Deep Learning in seine Lösungen, sodass Systeme Entscheidungen wie ein Bediener treffen können (weitere Informationen zu den verschiedenen KI-Technologien ).
Um allen Anforderungen gerecht zu werden, integriert QMT verschiedene überwachte und unüberwachte Technologien. Das QMT-Team wählt die für die jeweilige Anwendung am besten geeignete Lösung aus.
Die Bildverarbeitung wird in Kombination mit künstlicher Intelligenz für die Vorverarbeitung, Nachbearbeitung und für Prüfungen eingesetzt, bei denen mit traditionellen Algorithmen bessere Ergebnisse erzielt werden.
Wir verwenden drei Bildersätze: einen für das Training, einen für die Validierung und einen für Leistungstests. Durch sukzessive Iterationen entwickelt das Training für jeden Defekt ein Erkennungsmodell und wählt dasjenige mit der niedrigsten Fehlerrate aus. Die Metriken:
- F1-Score: Kennzahl für die Klassifizierungsleistung (Details auf Wikipedia )
- Falsch-Positiv (FP): Wenn ein nicht konformes Teil als konform erkannt wird.
- Falsch negativ (FN): Wenn ein konformes Bauteil als nicht konform erkannt wird.
Die Entwicklung einer leistungsstarken Lösung mithilfe künstlicher Intelligenz erfordert eine Kombination aus Expertise: Datenwissenschaft und KI, aber auch Softwareentwicklung und maschinelles Sehen . QMT verfügt über all diese Kompetenzen.
Die erzielte Leistungsfähigkeit hängt von den verwendeten Trainingsdaten ab. Wir übernehmen die Definition der benötigten Daten, deren Erfassung und Auswahl. Das Datenmanagement wird durch den in unsere Software integrierten Standard unterstützt.
Die von QMT implementierten Lösungen gewährleisten die Einhaltung der Anforderungen an Cybersicherheit und Datenschutz. Lernen und Verarbeiten erfolgen durch Systeme unter unserer Kontrolle, nicht in der unkontrollierten Cloud eines Anbieters.
Das eingesetzte Modell kann jederzeit anhand der erzielten Ergebnisse optimiert werden. QMT bietet einen strukturierten Ansatz, um diesen Prozess effizient und kontrolliert zu gestalten. Die Implementierung kann durch QMT oder den Kunden erfolgen.
Die Anforderungen der ISO 13485 gelten für Unternehmen, die Kontrollsysteme für Medizinprodukte entwickeln. Entlang der gesamten Wertschöpfungskette werden QMT- Produkte mit dem Ziel entwickelt, sicherer und wirksamer zu sein. Besonderes Augenmerk liegt auf der Rückverfolgbarkeit und der Risikoanalyse im medizinischen Bereich. Die Risikoanalyse ist in die Risikomanagementdokumentation des Produkts integriert.
Kundenspezifische Lösungen für Prüfung und Qualitätskontrolle
Die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Aspektkontrolle
QMTs Expertise bei der Implementierung von Lösungen
Die Bedürfnisse des Kunden verstehen, die optimale Lösungsarchitektur definieren und das System in die Umgebung des Kunden integrieren.
Softwareentwicklung oder -anpassungen zur Integration von Signalerfassung, -verarbeitung, -kommunikation und Ergebnismanagement
Entwurf und Entwicklung von Multi-Inspektions-Mechatronik-Systemen (M2IS) zum Testen und Mikromanipulieren von zu steuernden Geräten
Entwicklung und Design innovativer optischer Systeme und Algorithmen zur Nachbildung des menschlichen Sehens (3D-Sehen, erweitertes stereoskopisches Sehen usw.).
Integration multiphysikalischer Messungen (Drehmoment, Kraft, Geschwindigkeit, Position usw.) in Systeme zur Charakterisierung und Automatisierung
Modellauswahl, Erstellung von Datensätzen, Datenmanagement und Integration in einen automatisierten Prozess