KI-Qualitätskontrolle für jedes Teil.
Defekterkennung, Anwesenheitsprüfung und OCR — laufen am Edge, neben der Linie, mit eingebautem Retraining und Rollback. Im Besitz des Teams, das die Linie fährt — nicht einer MLOps-Beratung.
Für
Vision / Linie 3 / Cam 4
Inspector · ST-44 · End-of-Line
Live-Frame
Entscheidung
conf 0.94REJECT
Detections
Stichprobenbasierte QA reicht nicht mehr.
Kunden erwarten 100%-Inspektion. Mehr Inspektoren skalieren nicht — Vision-KI schon, aber nur wenn sie deployable, retrainable und vertrauenswürdig ist.
Enthaltene Capabilities.
Vision QA, Ausschussanalyse und Prozess-Interlocking — alle verdrahtet.
Visuelle Qualitätskontrolle
Qualitätsprüfung mit KI-gestützten Kameras automatisieren. Mikrodefekte und Fehlausrichtungen erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen.
Ausschussanalyse
Ausschussursachen identifizieren. Defektmuster nach Schicht oder Maschine analysieren und Korrekturmaßnahmen einleiten.
Prozessverriegelung
Fehler verhindern, bevor sie entstehen. Sequenzielle Prozessschritte erzwingen und Spezifikationseinhaltung sicherstellen.
Vom Sample zur Production-KI.
Erfassen
Stream von beliebigen GenICam-, GigE- oder USB-Kameras.
Trainieren
In ML Studio labeln, trainieren und evaluieren — ohne die Plattform zu verlassen.
Deployen
Mit einem Klick zum Edge — direkt an der Kamera.
Überwachen
Drift beobachten, auf markierten Samples nachtrainieren, bei Bedarf zurückrollen.
Jedes Modell lebt — von Capture bis Retraining.
Vision in Produktion ist kein Modell. Es ist ein Lifecycle. Wir liefern die langweiligen Teile: Labeling, Evaluierung, Edge-Deploy, Drift-Watch und einen Ein-Klick-Rollback, über den Sie froh sein werden.
Capture
Stream aus jeder GenICam-, GigE- oder USB-Kamera, mit Frame-Metadaten.
Labeln
Labeling in der ML Studio mit Active Learning — Defekte ranken nach oben.
Trainieren
AutoML oder Ihr eigenes PyTorch — gleiche Pipeline, volle Evaluierung.
Deploy
Ein-Klick-Push auf die Edge-Box neben der Kamera, signiert & versioniert.
Monitor
Drift-Detection auf In- und Output — markiert Samples automatisch fürs Retraining.
Qualitätsergebnisse, die in Zahlen sichtbar werden.
>99%
Detektionsrate
Erkennt Defekte, die menschliche Inspektoren übersehen — jedes Teil, jede Schicht.
−25%
Ausschussreduktion
Frühere Erkennung — defekte Teile laufen nicht weiter.
<200ms
Inspection-Zeit
Edge-Inferenz hält die Taktzeit ein.
Powered by der RockQ-Plattform
Diese Lösung kombiniert die folgenden Plattform-Capabilities. Jede ist auch einzeln verfügbar.
Eine Expertin hinter jeder Lösung.
Echte Ingenieure, echte Fabrik-Erfahrung. Schreiben Sie ihnen — Sie bekommen eine Antwort, einen Scope und eine funktionierende Architektur, kein Sales Deck.
Sehen Sie Ihren Defekt auf einem funktionierenden Modell.
Schicken Sie uns ein paar Sample-Bilder — wir kommen mit einem Baseline-Modell und einer Architektur zurück.