{"id":20,"date":"2025-08-05T12:46:31","date_gmt":"2025-08-05T12:46:31","guid":{"rendered":"https:\/\/36zerovision.wedeon.info\/?page_id=20"},"modified":"2026-06-19T08:53:45","modified_gmt":"2026-06-19T08:53:45","slug":"solution","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/36zerovision.com\/en\/loesung\/","title":{"rendered":"Solution"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>\u2013 L\u00f6sung<\/p>\n<\/div>\n<h1>KI-gest\u00fctzte, <br \/><span class=\"highlight-primary\">software-definierte <br \/>Fehler&shy;muster&shy;erkennung<\/span><\/h1>\n<h1>Die Zukunft der Qualit\u00e4ts&shy;inspektion.<\/h1>\n<div>F\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle in modernen Produktionsumgebungen reichen starre Regeln oder reine Anomalieerkennung nicht mehr aus. Produkte werden vielf\u00e4ltiger, Fehlerbilder komplexer, und Produktionsbedingungen \u00e4ndern sich stetig. Hier setzt Deep Learning an \u2013 um Ihrem Unternehmen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.<\/div>\n<p><p>\n        <a href=\"https:\/\/forms.zohopublic.eu\/36zerovisiongmbh1\/form\/IhrKontaktzuuns1\/formperma\/q-F6XIif5WMXZE-EP9d3fbqS-_dJi3ZenbAF-RcsVV4\">Live\u2011Demo mit Experten buchen<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"highlight-muted\">Deep Learning<\/span> \u2013 <br \/>Der Game Changer in der visuellen Qualit\u00e4ts&shy;inspektion \u2013 industrie- und produkt&shy;\u00fcbergreifend.<\/h2>\n<hr>\n<div>\n<p>36ZERO Vision setzt auf einen eigens entwickelten, datenzentrischen Deep Learning Ansatz. Der Algorithmus erkennt Defekte selbst unter variierenden Lichtbedingungen bis auf Pixel-Ebene \u2013 und erreicht damit ein beispielloses Ma\u00df an Genauigkeit. So wird die visuelle Inspektion automatisiert, Pseudo-Fehler werden eliminiert, und die Zuverl\u00e4ssigkeit Ihrer Fertigungsprozesse nachhaltig gesteigert. Datenzentrische KI ist nicht nur eine L\u00f6sung f\u00fcr heute \u2013 sie ist das Fundament f\u00fcr eine zukunftssichere Qualit\u00e4tsstrategie. Mit jedem Datensatz w\u00e4chst die Leistungsf\u00e4higkeit des Systems \u2013 genau wie Ihr Unternehmen.<\/p>\n<\/div>\n<hr>\n<h2>Die <span class=\"highlight-primary\">Vorteile<\/span> im \u00dcberblick<\/h2>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div>[1] <strong>Maximale Genauigkeit<\/strong>: <br \/>Pr\u00e4zise Fehlerklassifizierung statt nur \u201eiO\/NiO\u201c.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>[2] <strong>Eliminierung von Pseudo-Fehlern<\/strong>: <br \/>Pr\u00e4zise Klassifizierung bekannter Fehlermerkmale.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>[3] <strong>Flexibilit\u00e4t<\/strong>: <br \/>Anpassbar an Produktvarianten, Fertigungslinien und wechselnde Produktionsbedingungen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>[4] <strong>Hardware-Agnostisch &amp; skalierbar<\/strong>:<br \/>Datenpipelines k\u00f6nnen produkt-, fertigungs- und standort\u00fcbergreifend genutzt werden.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>[5] <strong>Mehrwert durch Prozess-Insights<\/strong>: <br \/>Die Fehlerklassifizierung liefert nicht nur Pr\u00fcfergebnisse, sondern auch Erkenntnisse f\u00fcr Prozessoptimierung.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><p>\n        <a href=\"https:\/\/forms.zohopublic.eu\/36zerovisiongmbh1\/form\/IhrKontaktzuuns1\/formperma\/q-F6XIif5WMXZE-EP9d3fbqS-_dJi3ZenbAF-RcsVV4\">Gratis Proof-of-Technology starten<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<h2>Darum setzen Unternehmen auf 36ZERO Vision &#8230;<\/h2>\n<div>\n<div>Die Qualit\u00e4tspr\u00fcfung war bisher mit hohem Aufwand verbunden.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<div>Kosten f\u00fcr die Inspektion von Produkten und Produktvarianten sollen reduziert werden.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<div>Produkte weisen komplexe Fehlerbilder oder schwer erkennbare Defekte auf.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<div>Aktuelle Pr\u00fcfmethoden (manuell oder kamerabasiert) liefern nicht die gew\u00fcnschte Pr\u00e4zision.<\/div>\n<\/div>\n<h3>Sie haben Bilder Ihrer Produkte?<br \/>Proof of Technology Ihrer <span class=\"highlight-primary\">KI zur Qualit\u00e4ts\u00adinspektion<\/span> nach 45 Minuten onboarding<\/h3>\n<p><p>\n        <a href=\"https:\/\/forms.zohopublic.eu\/36zerovisiongmbh1\/form\/IhrKontaktzuuns1\/formperma\/q-F6XIif5WMXZE-EP9d3fbqS-_dJi3ZenbAF-RcsVV4\">Jetzt Termin vereinbaren!<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"highlight-muted\">In 3 Schritten zur <br \/> KI-gest\u00fctzten Qualit\u00e4ts&shy;sicherung<\/span><\/h2>\n<div>01<\/div>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">Bilder <br \/>hochladen<\/span><\/h3>\n<div>Mit wenigen Klicks wird auf der 36ZERO Vision Cloud Platform ein neues Projekt angelegt und Beispielbilder des zu u\u0308berpru\u0308fenden<br \/>\nProduktes per Drag &#038; Drop u\u0308bertragen.<\/div>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/36zerovision-plattform-anwendung-3-schritte-01_bilder_hochladen.svg\" alt=\"36zero Vision Plattform Anwendung 3 Schritte 01 Bilder hochladen\"><\/p>\n<div>02<\/div>\n<h3><span class=\"highlight-muted\">KI <br \/>trainieren<\/span><\/h3>\n<div>Auf diesen wird zun\u00e4chst der zu u\u0308berpru\u0308fende Bereich (Region of Interest) und anschlie\u00dfend die darin zu identifizierenden Fehlerarten angelernt.<\/div>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/36zerovision-plattform-anwendung-3-schritte-02_ki-trainieren.svg\" alt=\"36zero Vision Plattform Anwendung 3 Schritte 02 KI trainieren\"><\/p>\n<div>03<\/div>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">Integration <br \/>on-premise<\/span><\/h3>\n<div>Nach erfolgreicher Validierung des Modells auf<br \/>\nder Cloud-Plattform, kann es zur lokalen Ausfu\u0308hrung in den 36ZERO Vision Edge Client heruntergeladen werden.<\/div>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/36zerovision-plattform-anwendung-3-schritte-03_integration-in-die-produktion.svg\" alt=\"36zero Vision Plattform Anwendung 3 Schritte 03 Integration\"><\/p>\n<h2>Integration <br \/>in der Produktion<\/h2>\n<hr>\n<h3>Jede Produktionsumgebung bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich.<\/h3>\n<div>\n<p>Unser <strong>Edge L\u00f6sung<\/strong> wurde so entwickelt, dass sie sich ohne gro\u00dfen Integrationsaufwand industrie- und produktunabh\u00e4ngig in bestehende Linien einf\u00fcgt und mit Ihren vorhandenen Systemen zusammenarbeitet.<\/p>\n<p>Die <strong>Ausf\u00fchrungsinstanz<\/strong> erm\u00f6glicht on-premise eine zuverl\u00e4ssige und automatisierte Fehlermustererkennung im laufenden Betrieb \u2013 ohne manuelle Inspektionen oder langwierige Anpassungen. Selbst kleinste Defekte auf komplexen, spiegelnden oder heterogenen Oberfl\u00e4chen werden erkannt, die dem menschlichen Auge h\u00e4ufig entgehen.<\/p>\n<\/div>\n<h4>Kundenindividuelle Integration in die Produktionsumgebung, egal ob als Neuinstallation oder Nachr\u00fcstung, bei uns finden sie den perfekten Fit f\u00fcr Ihre Anforderungen.<\/h4>\n<hr>\n<h3>Neuinstallation<\/h3>\n<hr>\n<div>Je nach Kundenanforderung liefern wir als Generalunternehmer oder gemeinsam mit unseren Partnern eine passgenaue Kombination aus Software, Hardware und Services. Die L\u00f6sung wird exakt auf Ihre Produktionslinie und -umgebung abgestimmt und das KI-Training mit Daten direkt aus der Produktion gespeist. Ergebnis ist eine ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sung, die Ihre Produktion sofort effizienter macht und zugleich die Flexibilit\u00e4t bietet, sich k\u00fcnftigen Anforderungen anzupassen.<\/div>\n<h3>Nachr\u00fcstung (Retrofit)<\/h3>\n<hr>\n<div>Verwandeln Sie Ihr vorhandenes Kamerasystem in eine intelligente KI-gest\u00fctzte Fehlermustererkennung \u2013 ohne Investitionsrisiko. Wir r\u00fcsten bestehende Systeme einfach nach: egal, ob Ihre Bilder bisher manuell ausgewertet wurden oder Ihre automatische Pr\u00fcfung nicht die gew\u00fcnschte Genauigkeit liefert. Das KI-Upgrade steigert die Pr\u00e4zision und Geschwindigkeit Ihrer Qualit\u00e4tskontrolle erheblich und nutzt dabei Ihre bestehende Infrastruktur.<\/div>\n<h3><span class=\"highlight-muted\">Die wichtigsten Fragen <br \/>auf einen Blick<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<h3>Wie unterscheidet sich KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion mit Deep Learning von klassischer regelbasierter Bildverarbeitung?<\/h3>\n<div>\n<p>KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion \u2013 wie die L\u00f6sung von 36ZERO Vision \u2013 nutzt einen selbstlernenden Deep Learning-Algorithmus, der echte Defektmuster pixelgenau erlernt und klassifiziert. Regelbasierte Systeme arbeiten mit vordefinierten Schwellwerten und Statistiken, bei denen jede Abweichung vom &#8218;Golden Sample&#8216; als Fehler gewertet wird \u2013 was zu erh\u00f6hten Pseudofehlerquoten f\u00fchren kann. 36ZERO Vision unterscheidet Gutteile zuverl\u00e4ssig von echten Defekten und erreicht in der Industrie eine bis zu 31-fach h\u00f6here Erkennungsgenauigkeit bei bekannten Fehlertypen. Der entscheidende operative Vorteil: Die Deep Learning-Plattform passt sich mit typischerweise 5\u201320 Trainingsbildern an neue Produktvarianten oder Fehlerbilder an, w\u00e4hrend regelbasierte Systeme bei Wechseln eine aufwendige Neuprogrammierung durch Machine-Vision-Spezialisten erfordern.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Erkennt KI nur bekannte Fehlertypen oder auch unbekannte Defekte und Anomalien?<\/h3>\n<div>\n<p>Die No-Code Plattform von 36ZERO Vision kombiniert zwei komplement\u00e4re Erkennungsans\u00e4tze: Supervised Deep Learning f\u00fcr die pr\u00e4zise Klassifizierung bekannter Fehlertypen \u2013 mit einer bis zu 31-fach h\u00f6heren Erkennungsgenauigkeit \u2013 sowie un\u00fcberwachte Anomalieerkennung f\u00fcr unbekannte Defekte, die noch nie im Training gesehen wurden. Diese Hybrid-L\u00f6sung ist besonders wertvoll in der automatisierten optischen Inspektion (AOI), wenn im laufenden Serienbetrieb neue, bisher unbekannte Fehlerbilder auftreten, etwa durch Werkzeugverschlei\u00df oder Materialchargen\u00e4nderungen. Das Human-in-the-loop-Feedbacksystem nutzt die Korrekturen des Qualit\u00e4tspersonals zur kontinuierlichen Modellverbesserung, sodass die Plattform im Betrieb flexibel bleibt. Die Plattform deckt damit sowohl die stabile Serienpr\u00fcfung bekannter Fehler als auch die Fr\u00fcherkennung neuer Qualit\u00e4tsabweichungen ab.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Wie viele Trainingsbilder ben\u00f6tigt die KI f\u00fcr eine produktionsreife, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion?<\/h3>\n<div>\n<p>F\u00fcr ein produktionsreifes KI-Pr\u00fcfmodell mit 36ZERO Vision gen\u00fcgen typischerweise 5\u201320 markierte Trainingsbilder pro Fehlertyp \u2013 bis zu 20-mal weniger als bei vergleichbaren Computer-Vision-L\u00f6sungen und klassischen AOI-Systemen. Optional k\u00f6nnen CAD-Konstruktionsdaten als Trainingsbasis verwendet oder synthetische Fehler erzeugt werden, was die Bildaufnahme in der Produktion weiter reduziert \u2013 besonders wertvoll bei Neuprodukten ohne vorhandene Fehlerbilder. Das initiale Modelltraining dauert etwa 2 Stunden; ein erstes produktives Pr\u00fcfmodell ist nach einem rund 45-min\u00fctigen Onboarding einsatzbereit. Das Training selbst findet auf der Cloud-Plattform statt, der fertige Deep Learning-Algorithmus wird anschlie\u00dfend als Edge-Modell lokal in die Produktionslinie ausgerollt \u2013 ohne permanente Internetverbindung im laufenden Betrieb.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Brauche ich Programmierkenntnisse oder KI-Expertise, um No-Code Self-Service KI einzurichten und zu betreiben?<\/h3>\n<div>\n<p>Nein. 36ZERO Vision ist als No-Code Self-Service Plattform konzipiert, die ohne Programmier- oder KI-Kenntnisse vollst\u00e4ndig bedienbar ist. Qualit\u00e4tsmitarbeiter k\u00f6nnen KI-Pr\u00fcfmodelle eigenst\u00e4ndig trainieren, validieren und auf neue Produktlinien oder Fehlertypen anpassen, indem sie Beispielbilder in der webbasierten Oberfl\u00e4che hochladen und annotieren. Dadurch entf\u00e4llt die Abh\u00e4ngigkeit von externen Machine-Vision-Experten bei jedem Produkt- oder Variantenwechsel. 36ZERO Vision macht leistungsstarke Deep Learning-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion f\u00fcr produzierende Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfenklasse zug\u00e4nglich \u2013 ganz ohne propriet\u00e4re Entwicklungsumgebungen oder Spezialwissen.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>L\u00e4uft die KI in der Cloud, on-premise oder on-edge und ist eine permanente Internetverbindung in der Produktion erforderlich?<\/h3>\n<div>\n<p>Der Standard ist eine hybride Cloud-Edge-Architektur: Das Training und die Verwaltung der KI-Modelle erfolgen auf der 36ZERO Vision Cloud-Plattform (gehostet von Microsoft Azure in Frankfurt), w\u00e4hrend die eigentliche Echtzeit-Inspektion vollst\u00e4ndig lokal im 36ZERO Vision Edge-Client auf einem Industrie-PC l\u00e4uft \u2013 ohne dauerhafte Internetverbindung. Die Bildauswertung erfolgt so autark in unter 20 Millisekunden, schnell genug f\u00fcr high-speed Fertigungsprozesse. Diese Hybrid-Architektur verbindet die Einfachheit cloudbasierter Modellverwaltung mit den Datensicherheits- und Latenzvorteilen einer on-edge KI-L\u00f6sung. F\u00fcr Industrien, die ein vollst\u00e4ndig on-premise Modelltraining erfordern, bietet 36ZERO Vision ebenfalls eine entsprechende Speziall\u00f6sung an, beispielsweise in Zusammenarbeit mit dem Partner DELL.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"highlight-primary\">Industrielle Bildverarbeitung<\/span> <br \/>mit Deep-Learning KI<\/h3>\n<p><p>\n        <a href=\"\/industrielle-bildverarbeitung\/\">Mehr zu industrielle Bildverarbeitung<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<p><!--more--><br \/>\n<!-- {\"type\":\"layout\",\"children\":[{\"type\":\"section\",\"props\":{\"animation\":\"fade\",\"header_transparent\":false,\"header_transparent_noplaceholder\":false,\"image_effect\":\"parallax\",\"image_loading\":true,\"image_parallax_bgy\":\"40vh\",\"image_position\":\"center-center\",\"image_size\":\"cover\",\"image_width\":\"2560\",\"media_overlay\":\"rgba(0, 0, 0, 0.75)\",\"media_overlay_parallax_opacity\":\"0,1\",\"padding_bottom\":\"small\",\"padding_top\":\"small\",\"preserve_color\":false,\"style\":\"muted\",\"text_color\":\"light\",\"title_breakpoint\":\"xl\",\"title_position\":\"top-left\",\"title_rotation\":\"left\",\"vertical_align\":\"\",\"width\":\"\"},\"children\":[{\"type\":\"row\",\"children\":[{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"vertical_align\":\"middle\"},\"children\":[{\"type\":\"text\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p>\u2013 L\u00f6sung<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\",\"parallax_y\":\"-80\",\"text_color\":\"primary\",\"text_style\":\"meta\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"content\":\"KI-gest\u00fctzte, <br \/><span class=\\\"highlight-primary\\\">software-definierte <br \/>Fehler&shy;muster&shy;erkennung<\/span>\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"parallax_y\":\"-200\",\"title_element\":\"h1\",\"title_style\":\"heading-large\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"content\":\"Die Zukunft der Qualit\u00e4ts&shy;inspektion.\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"parallax_y\":\"-200\",\"title_element\":\"h1\",\"title_style\":\"heading-small\"}},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"F\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle in modernen Produktionsumgebungen reichen starre Regeln oder reine Anomalieerkennung nicht mehr aus. 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Der Algorithmus erkennt Defekte selbst unter variierenden Lichtbedingungen bis auf Pixel-Ebene \u2013 und erreicht damit ein beispielloses Ma\u00df an Genauigkeit. So wird die visuelle Inspektion automatisiert, Pseudo-Fehler werden eliminiert, und die Zuverl\u00e4ssigkeit Ihrer Fertigungsprozesse nachhaltig gesteigert. Datenzentrische KI ist nicht nur eine L\u00f6sung f\u00fcr heute \u2013 sie ist das Fundament f\u00fcr eine zukunftssichere Qualit\u00e4tsstrategie. Mit jedem Datensatz w\u00e4chst die Leistungsf\u00e4higkeit des Systems \u2013 genau wie Ihr Unternehmen.<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}},{\"name\":\"Divider Style Small\",\"type\":\"divider\",\"props\":{\"divider_align\":\"left\",\"divider_element\":\"hr\",\"divider_style\":\"small\"}}]}]}],\"name\":\"Textblock - 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Regelbasierte Systeme arbeiten mit vordefinierten Schwellwerten und Statistiken, bei denen jede Abweichung vom 'Golden Sample' als Fehler gewertet wird \u2013 was zu erh\u00f6hten Pseudofehlerquoten f\u00fchren kann. 36ZERO Vision unterscheidet Gutteile zuverl\u00e4ssig von echten Defekten und erreicht in der Industrie eine bis zu 31-fach h\u00f6here Erkennungsgenauigkeit bei bekannten Fehlertypen. Der entscheidende operative Vorteil: Die Deep Learning-Plattform passt sich mit typischerweise 5\u201320 Trainingsbildern an neue Produktvarianten oder Fehlerbilder an, w\u00e4hrend regelbasierte Systeme bei Wechseln eine aufwendige Neuprogrammierung durch Machine-Vision-Spezialisten erfordern.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Wie unterscheidet sich KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion mit Deep Learning von klassischer regelbasierter Bildverarbeitung?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>Die No-Code Plattform von 36ZERO Vision kombiniert zwei komplement\u00e4re Erkennungsans\u00e4tze: Supervised Deep Learning f\u00fcr die pr\u00e4zise Klassifizierung bekannter Fehlertypen \u2013 mit einer bis zu 31-fach h\u00f6heren Erkennungsgenauigkeit \u2013 sowie un\u00fcberwachte Anomalieerkennung f\u00fcr unbekannte Defekte, die noch nie im Training gesehen wurden. Diese Hybrid-L\u00f6sung ist besonders wertvoll in der automatisierten optischen Inspektion (AOI), wenn im laufenden Serienbetrieb neue, bisher unbekannte Fehlerbilder auftreten, etwa durch Werkzeugverschlei\u00df oder Materialchargen\u00e4nderungen. Das Human-in-the-loop-Feedbacksystem nutzt die Korrekturen des Qualit\u00e4tspersonals zur kontinuierlichen Modellverbesserung, sodass die Plattform im Betrieb flexibel bleibt. Die Plattform deckt damit sowohl die stabile Serienpr\u00fcfung bekannter Fehler als auch die Fr\u00fcherkennung neuer Qualit\u00e4tsabweichungen ab.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Erkennt KI nur bekannte Fehlertypen oder auch unbekannte Defekte und Anomalien?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>F\u00fcr ein produktionsreifes KI-Pr\u00fcfmodell mit 36ZERO Vision gen\u00fcgen typischerweise 5\u201320 markierte Trainingsbilder pro Fehlertyp \u2013 bis zu 20-mal weniger als bei vergleichbaren Computer-Vision-L\u00f6sungen und klassischen AOI-Systemen. Optional k\u00f6nnen CAD-Konstruktionsdaten als Trainingsbasis verwendet oder synthetische Fehler erzeugt werden, was die Bildaufnahme in der Produktion weiter reduziert \u2013 besonders wertvoll bei Neuprodukten ohne vorhandene Fehlerbilder. Das initiale Modelltraining dauert etwa 2 Stunden; ein erstes produktives Pr\u00fcfmodell ist nach einem rund 45-min\u00fctigen Onboarding einsatzbereit. Das Training selbst findet auf der Cloud-Plattform statt, der fertige Deep Learning-Algorithmus wird anschlie\u00dfend als Edge-Modell lokal in die Produktionslinie ausgerollt \u2013 ohne permanente Internetverbindung im laufenden Betrieb.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Wie viele Trainingsbilder ben\u00f6tigt die KI f\u00fcr eine produktionsreife, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>Nein. 36ZERO Vision ist als No-Code Self-Service Plattform konzipiert, die ohne Programmier- oder KI-Kenntnisse vollst\u00e4ndig bedienbar ist. Qualit\u00e4tsmitarbeiter k\u00f6nnen KI-Pr\u00fcfmodelle eigenst\u00e4ndig trainieren, validieren und auf neue Produktlinien oder Fehlertypen anpassen, indem sie Beispielbilder in der webbasierten Oberfl\u00e4che hochladen und annotieren. Dadurch entf\u00e4llt die Abh\u00e4ngigkeit von externen Machine-Vision-Experten bei jedem Produkt- oder Variantenwechsel. 36ZERO Vision macht leistungsstarke Deep Learning-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion f\u00fcr produzierende Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfenklasse zug\u00e4nglich \u2013 ganz ohne propriet\u00e4re Entwicklungsumgebungen oder Spezialwissen.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Brauche ich Programmierkenntnisse oder KI-Expertise, um No-Code Self-Service KI einzurichten und zu betreiben?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>Der Standard ist eine hybride Cloud-Edge-Architektur: Das Training und die Verwaltung der KI-Modelle erfolgen auf der 36ZERO Vision Cloud-Plattform (gehostet von Microsoft Azure in Frankfurt), w\u00e4hrend die eigentliche Echtzeit-Inspektion vollst\u00e4ndig lokal im 36ZERO Vision Edge-Client auf einem Industrie-PC l\u00e4uft \u2013 ohne dauerhafte Internetverbindung. Die Bildauswertung erfolgt so autark in unter 20 Millisekunden, schnell genug f\u00fcr high-speed Fertigungsprozesse. Diese Hybrid-Architektur verbindet die Einfachheit cloudbasierter Modellverwaltung mit den Datensicherheits- und Latenzvorteilen einer on-edge KI-L\u00f6sung. F\u00fcr Industrien, die ein vollst\u00e4ndig on-premise Modelltraining erfordern, bietet 36ZERO Vision ebenfalls eine entsprechende Speziall\u00f6sung an, beispielsweise in Zusammenarbeit mit dem Partner DELL.<\/p>\n\n\",\"title\":\"L\u00e4uft die KI in der Cloud, on-premise oder on-edge und ist eine permanente Internetverbindung in der Produktion erforderlich?\"}}]}]}]}]},{\"name\":\"CTA - muted\",\"type\":\"section\",\"props\":{\"height_viewport\":true,\"image_effect\":\"parallax\",\"image_parallax_bgy\":\"150,0\",\"image_parallax_breakpoint\":\"m\",\"image_parallax_easing\":\"1\",\"image_position\":\"bottom-right\",\"image_size\":\"width-1-1\",\"media_visibility\":\"s\",\"overlap\":false,\"padding_bottom\":\"large\",\"padding_top\":\"large\",\"style\":\"muted\",\"title_breakpoint\":\"xl\",\"title_position\":\"top-left\",\"title_rotation\":\"left\",\"vertical_align\":\"\",\"width\":\"large\"},\"children\":[{\"type\":\"row\",\"props\":{\"column_gap\":\"collapse\",\"divider\":false,\"margin_bottom\":\"remove\",\"margin_top\":\"remove\",\"row_gap\":\"collapse\"},\"children\":[{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"content\":\"<span class=\\\"highlight-primary\\\">Industrielle Bildverarbeitung<\/span> <br \/>mit Deep-Learning KI\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"margin_bottom\":\"small\",\"margin_top\":\"small\",\"parallax_y\":\"-80 100%\",\"title_element\":\"h3\",\"title_style\":\"heading-small\"}},{\"type\":\"button\",\"props\":{\"block_align\":\"center\",\"button_size\":\"large\",\"grid_column_gap\":\"small\",\"grid_row_gap\":\"small\",\"margin_bottom\":\"remove\",\"margin_top\":\"medium\",\"parallax_breakpoint\":\"s\",\"parallax_easing\":\"1\",\"parallax_y\":\"0,-50\"},\"children\":[{\"type\":\"button_item\",\"props\":{\"button_style\":\"default\",\"content\":\"Mehr zu industrielle Bildverarbeitung\",\"dialog_layout\":\"modal\",\"dialog_offcanvas_flip\":true,\"icon\":\"arrow-right\",\"icon_align\":\"left\",\"link\":\"industrielle-bildverarbeitung\/\",\"link_title\":\"KI f\u00fcr Maschinenbau testen\"}}]}]}]}]}],\"version\":\"5.0.35\",\"yooessentialsVersion\":\"3.0.7\"} --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u2013 L\u00f6sung KI-gest\u00fctzte, software-definierte Fehler&shy;muster&shy;erkennung Die Zukunft der Qualit\u00e4ts&shy;inspektion. F\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle in modernen Produktionsumgebungen reichen starre Regeln oder reine Anomalieerkennung nicht mehr aus. Produkte werden vielf\u00e4ltiger, Fehlerbilder komplexer, und Produktionsbedingungen \u00e4ndern sich stetig. Hier setzt Deep Learning an \u2013 um Ihrem Unternehmen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. 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