Beschreibung
Neurala hat es sich zur Aufgabe gemacht, Hersteller durch fortschrittliche KI-Technologie zu befähigen, ihre visuellen Inspektionsprozesse erheblich zu verbessern. Ihre Software für die Automatisierung visueller Inspektionen (VIA) wurde entwickelt, um den wachsenden Anforderungen an die Automatisierung gerecht zu werden, die durch komplexe Lieferketten, Arbeitskräftemangel und die kritische Notwendigkeit, kostspielige Rückrufe zu verhindern, angetrieben werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Machine-Vision-Systemen geht die KI von Neurala über die einfache Anomalieerkennung hinaus und identifiziert selbst bei Produkten mit inhärenten natürlichen Variationen geschickt Fehler.
Im Kern des Angebots von Neurala steht die patentierte Lifelong-Deep Neural Network (L-DNN)™-Technologie. Dieser innovative Ansatz bietet ein kostengünstiges KI-Tool für die Bildverarbeitung, das nahtlos in bestehende Produktionslinieninfrastrukturen nachgerüstet werden kann. Ein wesentlicher Vorteil ist die einfache Bereitstellung, die keine spezialisierten KI-Experten oder erheblichen Investitionsausgaben erfordert. Hersteller erhalten die Flexibilität, ihre KI-Modelle für die Bildverarbeitung entweder in der Cloud oder On-Premise bereitzustellen und die Lösung an ihre spezifischen betrieblichen und sicherheitstechnischen Anforderungen anzupassen.
Durch den Einsatz der VIA-Software von Neurala können Hersteller erhebliche Verbesserungen bei der Qualitätskontrolle erzielen. Dazu gehören die Reduzierung von Produktfehlern, die Erhöhung der Inspektionsraten zur Gewährleistung einer umfassenden Abdeckung und die Vermeidung kostspieliger Produktionsausfallzeiten. Die Fähigkeit der Software, sich an Personalveränderungen anzupassen und die Produktion effizient zu skalieren, macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für moderne Produktionsumgebungen, die höhere Qualitätsstandards und geringere Abfallmengen anstreben. Neurala bietet auch den Neurala Brain Builder an, eine App für iOS oder Android, die eine einfache Prototypenentwicklung von visuellen Inspektionsdaten ermöglicht.
Das Wertversprechen für Hersteller ist klar: Verbesserung der Qualitätsinspektionen, Reduzierung von Abfall, Steigerung der Produktivität und Erzielung einer schnelleren Kapitalrendite. Die Technologie von Neurala wird von Branchenführern anerkannt, wobei das Unternehmen zu den 100 vielversprechendsten KI-Unternehmen von CB Insights gezählt wird und für seine disruptiven Innovationen ausgezeichnet wurde.
Neurala Visuelle Qualitätsprüfungen's Kernfunktionen
KI-gestützte Software für die Automatisierung visueller Inspektionen (VIA)
Erkennt Anomalien und Fehler bei Produkten mit natürlichen Variationen
Patentierte Lifelong-Deep Neural Network (L-DNN)™-Technologie
Kostengünstige KI-Lösung für die Bildverarbeitung
Einfach in bestehende Produktionslinien nachrüstbar
Keine KI-Experten oder teuren Investitionsausgaben erforderlich
Flexible Bereitstellungsoptionen (Cloud oder On-Premise)
Reduziert Produktfehler und Abfall
Erhöht Inspektionsraten und Produktivität
Verhindert Produktionsausfallzeiten
Neurala Brain Builder App für Datenprototypen
Wie verwendet man Neurala Visuelle Qualitätsprüfungen?
Konfigurieren: Integrieren Sie die Neurala VIA-Software in Ihre bestehende Produktionslinieninfrastruktur.
Trainieren: Nutzen Sie die L-DNN™-Technologie, um das KI-Modell auf Ihre spezifischen Produktvariationen und Fehlertypen zu trainieren.
Bereitstellen: Wählen Sie je nach Ihren Geschäftsanforderungen zwischen Cloud- oder On-Premise-Bereitstellung.
Inspizieren: Automatisieren Sie visuelle Qualitätsprüfungen, wobei die KI Anomalien erkennt, die über die Fähigkeiten herkömmlicher Machine-Vision-Systeme hinausgehen.
Optimieren: Verbessern Sie kontinuierlich die Genauigkeit und Effizienz der Inspektion basierend auf Leistungsdaten und Feedback.
Neurala Visuelle Qualitätsprüfungen's Anwendungsfälle
- Fehlererkennung
- Anomalieerkennung
- Automatisierung der Qualitätskontrolle
- Integration in Produktionslinien
- Handhabung von Produktvariationen
- Abfallreduzierung
- Produktivitätssteigerung







