Industrials - Erosionsdetektion mit Computer Vision
Industrials
Das Projekt zielt darauf ab, die halbautomatische Kennzeichnung und Auswertung von Bildern und Videos zur Erosions- und Kavitationserkennung durch den Einsatz eines modernen Computer-Vision-Modells zu verbessern.
Ausgangslage
Die Erosions- und Kavitationserkennung wurde von Experten durchgeführt, die Bilder und Videodaten auswerteten. Ziel des Projekts war es, die Kennzeichnung und Auswertung von Bildern und Videos halb zu automatisieren, indem ein modernes Computer-Vision-Modell zur Erosions- und Kavitationserkennung implementiert und angepasst werden sollte. Weitere Ziele waren neben der Kostensenkung die Reduzierung subjektiver Einflüsse und eine Verbesserung der Auswertungsqualität. Obwohl der Fokus auf der Erkennung von Erosion auf Bildern von Turbinoberflächen und der Kavitationserkennung in Videos von Turbinen im Labor lag, sollte die Lösung auch auf andere ähnliche Anwendungsfälle übertragbar sein.
Solution
Eine moderne Computer-Vision-Technologie wurde angepasst und zur Erkennung von Erosion und Kavitation an Wasserturbinen eingesetzt, was zu erheblichen Verbesserungen in der Qualität der Ergebnisse führte und gleichzeitig die Kosten durch die Halbautomatisierung der Auswertung von Bildern und Videos senkte.
Die Architektur
- Objekterkennungsproblem, manuell durchgeführt von Experten
- (Semi-) Automatisierung des Prozesses mit einem Active-Learning-Workflow
- Einsatz von State-of-the-Art Computer Vision Technologie
- Flexibler Workflow, der auf ähnliche Objekterkennungsprobleme im Unternehmen anwendbar ist
synvert Vorteile
- Kostensenkung bei der Erosions- und Kavitationserkennung – ~70 % Präzision und Recall nach nur 50 Trainingsbeispielen, Potenzial für vollständige Automatisierung
- Reduzierung subjektiver Einflüsse bei der Bildklassifizierung
- Verbesserung der Qualität der Ergebnisse
- Aktiver Lern-Workflow
- Deutliche Beschleunigung der Datenkennzeichnung
- Halbautomatisierter Workflow zur kontinuierlichen Verbesserung des Computer-Vision-Modells
- Schnell an andere Anwendungsfälle anpassbar
- Demonstration des Potenzials modernster Machine-Learning-Technologie und Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens
SoftwareFactory bei einem führenden Unternehmen der Automobilsoftwarebranche
Skalierbare Fahrzeugdatenbank
DevX-Impact bei einem HR-Tech-Unternehmen
Internationale Expansion eines führenden E‑Commerce-Unternehmens
Beschleunigung der Cloud-nativen Entwicklung in der Automobilindustrie
Erkennung von Anomalien bei Retail Verkaufsprovisionen
Einrichtung einer zuverlässigen und leistungsstarken Plattform
Wahrscheinlichkeitsvorhersage für die Kundenabwanderung
Früherkennung von mechanischen Defekten
NLP im Automobilbereich
Operational Data Lake
Real-Time Marketing
Automatisierte Klassifizierung von Autos nach ihrem Modell
Dieseltech Programm
Zentrales Data Warehouse
Data as a Service – BI & Big Data CC
Operative Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing
Erosionsdetektion mit Computer Vision
Entwicklung und Aufbau einer vollautomatischen MLOps-Plattform
Migration einer AWS-Datenplattform zu Google Cloud
Vorhersage und Zuweisungsoptimierung für stationäre Kanäle
Design und Entwicklung einer Google Cloud-basierten Datenplattform
Aufbau eines echtzeitnahen Empfehlungssystems
Zentraler Data Lake
Fundamente für das Stammdatenmanagement
Ablösung einer komplexen IBM Datastage Struktur
Smart Data Catalog
Aufbau einer konzernweiten BI-Plattform
Implementierung von Realtime-Datenstrecken
Aufbau und Weiterentwicklung eines DWH
Etablierung eines neuen Vertriebsreporting
Aufbau einer ERP-Datendrehscheibe
Cloud Self Service-BI zur datengetrieben Unternehmensführung
Quelldatenmigration mit Automatisierung der Quelldatenanbindung
Vereinheitlichung von Auswertungsprozessen
Ablösung einer Softwareeigenentwicklung
CRM Analytics und Leadmanagement
Entwicklung verschiedener ML Use Cases mit AWS
