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Visuelle Inspektion

Automatisierung der End-of-Line-Qualitätskontrolle in industriellen Umgebungen durch den Einsatz von maschinellem Lernen.

KUNDE
Wenglor | Deevio
BRANCHE

KI und industrielle Automatisierung

Website
https://www.deevio.ai
↗
FOKUS
Computer Vision
·
Automatisierung
Wenglor | Deevio
Prozess

01

Marktanalyse &
Interviews

Wir analysierten Marktbedürfnisse und befragten Knowledge Manager.  

02

MVP
Scope

Wir haben den Funktionsumfang für das MVP definiert und die Prioritäten für Design und Entwicklung festgelegt

03

Design & 
Testing

Wir haben die erste Iteration entworfen und interviewbasierte Tests im Team und mit Testnutzern durchgeführt.

04

Entwicklung & Markteinführung

Wir haben das MVP mit den Kernfunktionen entwickelt und die Website gelauncht.

Prozess

01

Recherche &
Business Model

Wir analysierten Marktbedürfnisse, Kundenprobleme und entwickelten ein Geschäftsmodell.

02

Feature Scope
& Wireframes

Definition von High-Priority Funktionen in Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Erstellung von Wireframes

03

MVP Design
& Entwicklung

Design einer benutzerfreundlichen Oberfläche, und Entwicklung  des Backends.

04

Rollout
& Kundenfeedback

Einführung des MVPs mit Pilotkunden, deren Feedback zur Produktverfeinerung und Funktionsvalidierung genutzt wurde.

Prozess

01

Erstforschung

Benutzer- und Stakeholderforschung durch die Verwendung von Personas, User Journey Maps und Interviews.

02

Geschäftsmodellierung

Definition der Wertschöpfung, Geschäftsmodell und Planung.

03

Umfang & Prototyping

Definition des Funktionsumfangs für das MVP, Spezifikation der Funktionalität und Sammlung von Feedback

04

Technische Machbarkeit

Technische Machbarkeit, Aufwandseinschätzung und Implementierungsplanung

Prozess

01

Nutzerinterviews

Durchführung von Interviews mit Fachleuten, um Schmerzpunkte in den manuellen Arbeitsabläufen zu identifizieren

02

Prototyping

Entwurf der ersten Prototypen zur Validierung des Konzepts

03

Usability Testing

Durchführung von Interviews zur Sammlung von Feedback und Identifizierung von Problemen

04

Implementierung

Entwicklung eines MVP und Veröffentlichung für den ersten Nutzer, um Feedback zu sammeln

Herausforderungen

Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Verwaltung und Automatisierung komplexer Datenprozesse und Arbeitsabläufe, wobei sie oft mit manuellen Methoden zu kämpfen haben. Darüber hinaus werden visuelle Inspektionsaufgaben häufig manuell durchgeführt, was zu Ineffizienzen und Ungenauigkeiten führen kann, die die Qualitätskontrolle beeinträchtigen.

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✕ Manuelle visuelle Inspektionen

Visuelle Inspektionsaufgaben werden typischerweise manuell durchgeführt, was zeitaufwändig und fehleranfällig sein kann.

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✕ Ineffizienzen und Ungenauigkeiten

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✕ Inkonsistente Produktqualität

Ungenaue und ineffiziente Inspektionen resultieren in Variabilität und Inkonsistenz der Produktqualität.

Automatisierung der End-of-Line-Qualitätskontrolle in industriellen Umgebungen durch den Einsatz von maschinellem Lernen.

Lösung

‍✓ Datenautomatisierung und -management:

Deevio vereinfacht die Integration, Analyse und Automatisierung komplexer Datenprozesse. Es automatisiert repetitive Aufgaben, verbessert die Effizienz und minimiert Fehler, während es sich nahtlos in bestehende Systeme integriert.

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✓ Fortschrittliche visuelle Inspektion

Deevio nutzt KI-gestützte Computer-Vision-Algorithmen, um Qualitätskontrolle zu optimieren. Es erkennt Defekte und Anomalien mit hoher Genauigkeit, was zuverlässigere Ergebnisse als manuelle Inspektionen liefert.

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✓ Anpassbare Workflows

Die Plattform bietet flexible Lösungen, die sich an branchenspezifische Anforderungen anpassen lassen. Workflows können individuell gestaltet werden, um Datenmanagement und Inspektionsprozesse zu optimieren.

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✓ Benutzerfreundliche Oberfläche

Eine intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht eine einfache Einrichtung und Verwaltung von Daten- und Inspektionsaufgaben, wodurch Teams schnell und ohne umfangreiche Schulungen produktiv werden könne

"Den richtigen Ansatzpunkt zu finden, um relevante Probleme in der Industrie anzugehen, war eine Herausforderung, bei der uns triebwerk.ai geholfen hat. Sie gab uns die richtige Richtung, um ein erfolgreiches Geschäft und Produkt aufzubauen."

Damian Heimel

Damian Heimel

CEO @ Deevio