Edge-optimierte Computer Vision in der Produktion

Der Einsatz von Computer Vision Technologien am sogenannten «Edge» in der Produktion bietet Unternehmen die Möglichkeit, Daten lokal und praktisch in Echtzeit zu verarbeiten, ohne dass diese in eine zentrale Cloud-Infrastruktur gesendet werden müssen. Dies kann die Latenzzeiten reduzieren und die Zuverlässigkeit sowie Effizienz von Produktionsprozessen signifikant steigern. Dennoch treten beim Implementieren solcher Systeme oft typische Fehler auf, die es zu vermeiden gilt.

Fehler 1: Unzureichende Hardwareausstattung

Einer der häufigsten Fehler beim Einsatz von Computer Vision am Edge ist die unzureichende Dimensionierung der Hardware. Unternehmen neigen häufig dazu, die Bedeutung leistungsfähiger Hardware zu unterschätzen oder versuchen, Kosten zu sparen, indem sie hardwareseitig unterdimensionierte Systeme einsetzen. Dies kann zu einer suboptimalen Performance der Computer Vision Anwendung führen, da die lokalen Geräte nicht in der Lage sind, die benötigte Rechenleistung aufzubringen.

Korrektur: Investieren Sie in Edge-Geräte mit ausreichend Rechenkapazitäten, die in der Lage sind, die benötigten Algorithmen in Echtzeit zu verarbeiten. Ziehen Sie spezialisierte Hardware wie neuronale Beschleuniger oder GPU-Module in Betracht, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu erhöhen.

Fehler 2: Vernachlässigung der Systemintegration

Ein weiterer typischer Fehler besteht darin, die Integration von Computer Vision Systemen in die bestehende Produktionsinfrastruktur zu vernachlässigen. Dieses Problem führt häufig zu isolierten Systemen, die kaum oder gar nicht mit anderen Produktions- und Managementsystemen kommunizieren können.

Korrektur: Stellen Sie sicher, dass die Computer Vision Lösung nahtlos in Ihre bestehende IT- und Produktionsinfrastruktur integriert wird. Dies kann die Implementierung von standardisierten Kommunikationsprotokollen oder APIs erfordern, um einen reibungslosen Datenaustausch zu gewährleisten.

Fehler 3: Mangelnde Datenqualität

Schliesslich unterschätzen viele Unternehmen die Bedeutung hochwertiger Trainingsdaten. Ohne eine solide Grundlage aus qualitativ hochwertigen und repräsentativen Daten ist das Training von Computer Vision Modellen wenig wirksam und kann zu unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Korrektur: Sammeln und kuratieren Sie umfangreiche und qualitativ hochwertige Datenmengen, die Ihre spezifischen Anwendungsfälle abbilden. Beachten Sie dabei die Notwendigkeit der Datennormalisierung und der Vorverarbeitung, um konsistente Eingaben für die Modellbildung zu gewährleisten.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

1. Bedarfsermittlung und Beschaffung: Evaluieren Sie zunächst die spezifischen Anforderungen Ihrer Produktion und leiten Sie davon die notwendigen technischen Spezifikationen für die Hardware ab. Beschaffen Sie die relevanten Geräte und sorgen Sie für eine Umgebung, welche die Installation solcher Technologien unterstützt.
2. Systemintegration planen: Entwickeln Sie einen Plan zur Integration der Computer Vision Anwendungen in Ihre bestehende Infrastruktur. Starten Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, um die Integration in einem kontrollierten Umfeld zu testen und anzupassen.
3. Daten für Modelltraining sammeln: Beginnen Sie mit der Sammlung und Aufbereitung relevanter Daten für das Training Ihrer Computer Vision Modelle. Nutzen Sie diese Zeit, um die Qualität der Daten zu überprüfen und optimieren Sie den Datensatz gegebenenfalls weiter.
4. Mitarbeiterschulung: Schaffen Sie intern Bewusstsein und Verständnis für die neue Technologie. Organisieren Sie Schulungen, um Ihre Mitarbeitenden mit den neuen Systemen vertraut zu machen und mögliche Akzeptanzbarrieren abzubauen.

Durch diese schrittweise Herangehensweise können Schweizer KMUs ihre Produktionsprozesse effizienter gestalten und die Vorteile von Computer Vision Technologien optimal nutzen.