KI-gestützte visuelle Erkennung im Handwerk

Wahrscheinlich sind Sie im Alltag schon mit KI-gestützter visueller Erkennung in Kontakt gekommen. Etwa beim Entsperren des Smartphones mittels Gesichtserkennung. Auch im Handwerk kann sie hilfreich sein, z. B. für Datenübernahmen, Zugangskontrollen, Bestellvorgänge oder auch Qualitätskontrollen.

1. Vorteile für Ihren Handwerksbetrieb

KI-gestützte visuelle Erkennung bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, Objekten, Menschen, Orte und Aktionen anhand von Bildern und Videos zu identifizieren. Dies wird mithilfe von Algorithmen und Modellen erreicht, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren.

In der Praxis bedeutet dies, dass Maschinen durch den Vergleich von Bildern und dem Erkennen von Mustern lernen, visuelle Daten zu interpretieren. Das kann Handwerksunternehmen dabei helfen, Arbeitsprozesse zu automatisieren, die Qualitätssicherung zu verbessern und Ressourcen effizienter zu nutzen.

2. Werkzeuge und Zubehör zur Umsetzung

Für die Implementierung der KI-gestützten visuellen Erkennung benötigen Unternehmen spezielle Hard- und Software und entsprechende Kameras.

3. Anwendungsbeispiele

Die Einsatzbereiche von visuellen KI-Anwendungen sind vielfältig und sehr unterschiedlich. Dadurch, dass Bildinformationen aus unterschiedlichen Quellen verarbeitet und interpretiert werden können, kann die Technik auch in den Phasen der Wertschöpfung, wie Fertigung, bei Organisationsprozessen oder im Kundendienst zum Einsatz kommen und ganz unterschiedliche Zielsetzungen haben.

• Durch den Einsatz einer KI-gestützten Dokumentenerkennung im Organisationsprozess werden Rechnungen, Lieferscheine, Formulare etc. automatisch erfasst, analysiert und weiterverarbeitet. So lassen sich durch die Automatisierung von Routineaufgaben die Antwortzeiten verkürzen, Fehler hinsichtlich der Zuordnung reduzieren und Rechnungen automatisch erstellen, was zu einer Produktivitätssteigerung im Unternehmen führt.
• Schneidevorgänge in der Fertigung basieren meist auf Schachtelplänen. Diese sind auf die üblichen Geometrien angepasst. Durch eine visuelle KI-Optimierung werden die bestmöglichen Maße der anzufertigenden Werkstücke aus vorhandenen Geometrien des Materials ermittelt. So kann die Nutzung von Ressourcen und Material optimiert und die Menge an Material, welches nicht mehr genutzt werden kann, reduziert werden.
• Auch das Qualitätsmanagement kann optimiert werden. Bei Schweiß- oder Klebeprozessen entstehen Nähte und Verbindungen. Diese müssen je nach Anwendungsbereich in der Qualitätssicherung gewissen Anforderungen entsprechen und nach Normen dokumentiert werden. Durch den Einsatz von KI-gestützter visueller Erkennung kann die Qualitätsprüfung mit Hilfe von Fotoaufnahmen oder Ultraschall- und Röntgenbildern erfolgen.
• Rückläufer in beispielsweise einer Bäckerei können durch die visuelle Erfassung einfach gezählt und so schnell abgewickelt werden. Dank der KI-gesteuerten visuellen Erkennung können Objekte genauer und schneller identifiziert werden als der Mensch es könnte.
  
  

4. Strategie zur Umsetzung

Die Implementierung der KI-gestützten visuellen Erkennung in einem Handwerksbetrieb erfordert eine strategische Herangehensweise. Hier sind einige Schritte, die dabei berücksichtigt werden sollten:

• Bedarfsanalyse: Identifizieren Sie die Bereiche, in denen die visuelle Erkennung die größten Vorteile bringen könnte, z. B. in der Qualitätskontrolle, Überwachung oder Automatisierung.
  
  
• Technologieauswahl: Entscheiden Sie, welche Hard- und Softwarelösungen am besten zu Ihren Anforderungen und Ihrem Budget passen.
  
  
• Datensammlung und -vorbereitung: Sammeln Sie ausreichend visuelle Daten, die zum Training der KI-Modelle benötigt werden und bereiten Sie diese auf.
  
  
• Modellentwicklung: Entwickeln (oder kaufen) und trainieren Sie ein KI-Modell für die visuelle Erkennung, das auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten ist.
  
  
• Qualifizierung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeitenden in der Nutzung der neuen Technologie geschult sind und verstehen, wie diese funktioniert.
  
  
• Integration: Integrieren Sie das System in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe und sorgen Sie für eine entsprechende Schnittstelle zu anderen genutzten Systemen.
  
  
• Optimierung und Skalierung: Nach der Implementierung sollten kontinuierlich Daten gesammelt und analysiert werden, um das System weiter zu optimieren und bei Bedarf zu skalieren.