FAIR ist eine servicebasierte Lösung, die mithilfe von KI-gestütztem Deep Learning Inspektionsprozesse stärker automatisiert. Sie bietet deutlich mehr als bisherige Bildverarbeitungsfunktionen: Ein umfassendes Audit erfasst alle relevanten Informationen, und die Entscheidungen zur Qualitätskontrolle werden zusammen mit Bildern der Defekte in einem Bericht zusammengefasst. FAIR lässt sich lokal oder in der Cloud einsetzen, in bestehende Fertigungssysteme integrieren und an individuelle Umgebungen anpassen. Im Vergleich zur älteren automatisierten optischen Inspektion (AOI) bietet FAIR fünf entscheidende Vorteile: Es lernt aus Bildern statt aus programmierten Regeln; es passt sich an veränderte Spezifikationen und Produktvarianten an; es repliziert das Wissen der Mitarbeiter; es hebt unerwartete Details hervor und lässt sich problemlos auf komplexe Bilder anwenden; und es klassifiziert alle Arten von Defekten.
Einige Beispiele für FAIR-Anwendungen:
Eisenbahninstandhaltung
Die Analyse erfolgt durch die Kombination von Wärmebildern und optischen Bildern, die von den Frontkameras eines Zuges aufgenommen werden. Mithilfe dieser Bilder werden Anlagen und deren Zustand identifiziert, wodurch die Präsenz von Personen bei der Gleiskontrolle reduziert und die Sicherheit verbessert wird.
Wasserleitungswartung
Die Videoinspektion erfasst Bilder aus dem Inneren von Wasserleitungen und identifiziert Probleme wie Lufteinschlüsse, Verschmutzungen und Lücken in den Rohrabschnitten. FAIR ermöglicht die Analyse ausgewählter Abschnitte anstelle der gesamten Rohrlänge, wodurch Inspektionszeit und Versorgungsunterbrechungen reduziert werden.
Inspektion invasiver Pflanzen
Die Analyse großer Mengen von Drohnenbildern, ein in Australien durchgeführtes Projekt, bestätigte, dass FAIR invasive Pflanzenarten identifiziert, einen umfassenden Überblick über die Lage der kritischsten Gebiete bietet und Informationen zur Unterstützung präventiver Maßnahmen liefert.
Herstellung von Windkraftanlagen
Die Ultraschall-Qualitätsprüfung liefert umfangreiche Daten zu Windkraftanlagenflügeln. Dieser Prüfprozess ist nun vollautomatisiert, wodurch sich die Prüfzeit um 80 % reduziert und die Prüfer sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können. FAIR konnte dadurch jährlich 32.000 Arbeitsstunden einsparen, was zu einer deutlichen Senkung der Kosten und der Produktionsvorlaufzeiten führte.
