Automatisierung manueller Erfassungsprozesse durch KI-gestützte Bildverarbeitung
Beschreibung:
In vielen Unternehmen der Logistik- und Automatisierungsbranche führen manuelle Datenerfassungen zu Fehlern, Zeitverlusten und unnötigen Kosten. Besonders in dynamischen Arbeitsumgebungen mit hoher Personalfluktuation ist die Einarbeitung fehleranfällig, und Stammdaten wie Seriennummern oder Artikelinformationen werden oft falsch erfasst. Die Folge: Ungenaue Bestandsführung, ineffiziente Prozesse und erhöhte Aufwände für Korrekturen.
Unsere KI-gestützte Lösung automatisiert diesen Prozess vollständig. Durch intelligente Bildverarbeitung erkennt sie Objekte und extrahiert relevante Informationen in Echtzeit – präzise, zuverlässig und direkt integrierbar in Ihre bestehenden Systeme. Das spart Zeit, reduziert Fehler und entlastet Ihr Personal von monotonen Aufgaben.
Einsatzbereich:
Alle Bereiche, in denen Objekte oder Gegenstände bislang manuell erfasst werden müssen – von der Logistik über die Fertigung bis hin zur Warenwirtschaft.
Technologie:
On-Premises Betrieb, Neuronale Netze (Automatische Objekterkennung in Bildern und Videos), OCR - Optical Character Recognition (Erfassung von Seriennummern, Etiketten und anderen Texten direkt aus Bild- und Videodaten), Optionaler Einsatz von Sprachmodellen / LLMs
Funktionsweise & Implementierung:
Zunächst identifiziert und lokalisiert ein KI-Modell relevante Objekte oder Elemente auf dem eingehenden Bild. Anschließend extrahiert eine OCR-Komponente die relevanten Daten aus den Bildern und wandelt sie in strukturierte, maschinenlesbare Informationen um. Diese Daten können daraufhin automatisch gespeichert, weiterverarbeitet und in andere Systeme integriert werden.
Die Vorschläge der KI werden dem integrierten System zunächst als Handlungsempfehlungen übermittelt. Diese Vorschläge können bei Bedarf überprüft, korrigiert und verbessert werden. Korrekturen oder Ergänzungen fließen dabei wieder in das System zurück und bilden die Grundlage für einen iterativen Lernprozess. Auf diese Weise entstehen kontinuierlich genauere Ergebnisse, da die Modelle mit den neuen, verbesserten Daten nachtrainiert werden.
Um sicherzustellen, dass die Modelle auch langfristig zuverlässig bleiben, wird ein Model Monitoring eingerichtet. Dieses Monitoring hilft, Veränderungen in den eingehenden Daten rechtzeitig zu erkennen, etwa bei veränderten Bildqualitäten, neuen Objekttypen oder anderen strukturellen Abweichungen.
Herausforderungen & Bewältigung dieser:
Unklare oder fehlerhafte Bilddaten sind in vielen Unternehmen eine Herausforderung. Unsere Lösung setzt daher auf einen zweistufigen Ansatz: Erst werden geeignete Datenquellen systematisch erschlossen, dann erfolgt ein fortlaufendes Training der KI-Modelle. So verbessern sich die Ergebnisse kontinuierlich und passen sich an veränderte Bedingungen an.