{"id":64,"date":"2025-08-05T12:58:23","date_gmt":"2025-08-05T12:58:23","guid":{"rendered":"https:\/\/36zerovision.wedeon.info\/?page_id=64"},"modified":"2026-06-19T10:54:50","modified_gmt":"2026-06-19T10:54:50","slug":"automotive-industry","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/36zerovision.com\/en\/branchen\/automobilindustrie\/","title":{"rendered":"Automotive industry"},"content":{"rendered":"<div>\u2013 Branche Automobilindustrie<\/div>\n<h1>K\u00fcnstliche Intelligenz in der <span class=\"highlight-primary\">Automobil&shy;industrie<\/span> \u2013 Visuelle Qualit\u00e4ts&shy;sicherung auf dem n\u00e4chsten Level<\/h1>\n<div>Der Einsatz modernster KI-Algorithmen in der Automobilindustrie stellt h\u00f6chste Qualit\u00e4t in jeder Fertigungsstufe sicher: vom Presswerk \u00fcber die Lackiererei, bei Komponentenlieferungen bis hin zur Endmontage.<\/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>KI macht Fehler klassifizierbar \u2013 in Takt&shy;zeit, in Serie, in Qualit\u00e4t &#8222;Made-in-Germany&#8220;.<\/h2>\n<hr>\n<div>\n<p>In der Automobilindustrie entscheidet jedes Detail: kleinste Kratzer auf der Karosserie, Lunker im Fahrwerksguss oder unvollst\u00e4ndige Schwei\u00dfn\u00e4hte wirken sich unmittelbar auf Sicherheit, Markenimage und Kundenzufriedenheit aus.<\/p>\n<p>KI ist der Schl\u00fcssel f\u00fcr das Qualit\u00e4tsmanagement von Automobilherstellern und Zulieferern von Automotive-Komponenten, um maximale Prozesssicherheit, geringere Nacharbeit und die perfekte Driving-Experience f\u00fcr den Endkunden sicherzustellen.<\/p>\n<p>36ZERO Vision bringt Deep Learning in die Serienproduktion \u2013 hochautomatisiert oder individuell gefertigt.<\/p>\n<p>Die Cloud-Plattform dient der Entwicklung von KI-Modellen individuell f\u00fcr jede Anwendung. Sie wird initial mit bekannten Fehlertypen trainiert und kann durch Interaktion mit Mitarbeitern kontinuierlich verbessert werden. So passt sie sich neuen Fahrzeugmodellen, Varianten, neuen Anwendungen und Fertigungsbedingungen flexibel an und macht Qualit\u00e4tsentscheidungen weltweit standardisiert.<\/p>\n<p>Bilder industrieller Kameras werden mit den trainierten Modellen autark, on-premise und in Echtzeit analysiert, Fehlermuster erkannt und Bauteile objektiv bewertet. Oberfl\u00e4chen, Materialstrukturen und Montageprozesse lassen sich dadurch ohne Verz\u00f6gerung pr\u00fcfen \u2013 schneller und pr\u00e4ziser als durch das menschliche Auge oder klassische Systeme wie Annomalieerkennung, welche jedwede Abweichung als Fehler deklariert.<\/p>\n<\/div>\n<hr>\n<h3>Typische Fehlerarten in der <br \/><span class=\"highlight-muted\">automobilen Fertigung<\/span>:<\/h3>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">1. Oberfl\u00e4chenfehler<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div><strong>Kratzer, Riefen, Dellen<\/strong> an Karosserie- oder Zierteilen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Lackfehler<\/strong> &#8211; Staubeinschl\u00fcsse, L\u00e4ufer, Orangenhaut.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Gratbildung<\/strong> an Kunststoff- oder Metallbauteilen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Schleif- oder Polierspuren<\/strong>.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">2. Material- und Gef\u00fcgefehler<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div><strong>Poren und Lunker<\/strong> im Guss (z. B. Motorblock, Fahrwerkskomponenten).<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Einschl\u00fcsse<\/strong> (Schlacke, Oxide) im Metall.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Risse<\/strong> bei Zahnr\u00e4dern, Wellen, Kolbenringen und Antriebsstr\u00e4ngen nach dem Pressen, H\u00e4rten oder Schwei\u00dfen.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">3. Montage- und Verbindungsfehler<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div><strong>Fehlende oder falsch montierte Teile<\/strong> z. B. Schrauben, Dichtungen, Kabel.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Schwei\u00dffehler<\/strong> &#8211; z.B. Bindefehler, unvollst\u00e4ndige Durchschwei\u00dfung.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Klebe- und Dichtfehler<\/strong> &#8211; fehlerhafte Aufbringung, die beispielsweise zu Leckagen in T\u00fcren, Scheiben oder K\u00fchlkreisl\u00e4ufen f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Herausforde&shy;rungen f\u00fcr das Qualt\u00e4ts&shy;management von <span class=\"highlight-secundary\">OEM\u2018s<\/span> und <span class=\"highlight-secundary\">TIER1<\/span> &#8211; <span class=\"highlight-secundary\">Lieferanten<\/span><\/h2>\n<div>\n<h3>Pseudoausschuss<\/h3>\n<div>F\u00e4lschlich aussortierte Teile f\u00fchren zu hohem manuellem Aufwand oder unn\u00f6tiger Erh\u00f6hung des Ausschusses.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Sp\u00e4te Fehlerentdeckung<\/h3>\n<div>Die Weiterverarbeitung und Veredelung von fehlerhaften Bauteilen erh\u00f6ht unn\u00f6tig den Ressourceneinsatz und senkt die Kapazit\u00e4t der Produktionsanlagen.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Kundenreklamationen und R\u00fcckrufe<\/h3>\n<div>Ein \u00fcbersehener Fehler in der Linie kann zu aufwendigen Nacharbeiten oder teuren R\u00fcckrufen f\u00fchren.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Variantenvielfalt &#038; Komplexit\u00e4t<\/h3>\n<div>Unterschiedliche Modelle, Ausstattungsvarianten, Farben und Materialien machen Grenzmuster komplex und stellen herk\u00f6mmliche Vision Systeme vor Grenzen.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Fachkr\u00e4ftemangel &#038; Subjektivit\u00e4t<\/h3>\n<div>Manuelle Sichtpr\u00fcfungen sind erm\u00fcdend, zeitintensiv, uneinheitlich und binden dringend ben\u00f6tigte Mitarbeiter.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Taktzeit &#038; Toleranzen<\/h3>\n<div>Hohe Bandgeschwindigkeiten, wechselnde Lichtbedingungen und Positionsabweichungen.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Skalierung &#038; Pflege<\/h3>\n<div>Modelle, Grenzmuster und Qualit\u00e4tskonzepte m\u00fcssen weltweit konsistent Anwendung finden und standardisiert werden.<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Einaltung von VDA-Standards und ISO-Normen<\/h3>\n<div>Hersteller von Fahrzeugen und Komponenten der gesamten Automotive-Lieferkette stellen ein einheitliches Qualit\u00e4tsmanagement bei Produkten und Prozessen sicher, von der Entwicklung bis zur Auslieferung des Fahrzeugs an den Endkunden.<\/div>\n<\/div>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/36zerovision-branchen-hero-image-automobilindustrie.webp\" alt=\"\"><\/p>\n<ul>\n<li>\n<div>lack_einschluss_class_a_fl\u00e4che\t<\/div>\n<div>In der A-Fl\u00e4che ist ein Staubeinschluss sichtbar, der die Oberfl\u00e4chenqualit\u00e4t beeintr\u00e4chtigt.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>kratzer_class_a_fl\u00e4che<\/div>\n<div>Auf der A-Fl\u00e4che befindet sich ein minimal sichtbarer Kratzer.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>spaltma\u00df_zu-gro\u00df<\/div>\n<div>Das gemessene Spaltma\u00df \u00fcberschreitet die vorgegebene Toleranzgrenze.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Mehrwert durch KI-gest\u00fctzte Qualit\u00e4ts&shy;sicherung durch <span class=\"highlight-secundary\">Fehlermuster&shy;erkennung<\/span><\/h2>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div><strong>Verbesserung der Prozesse bei hoher Produktvarianz<\/strong> \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz erkennt Fehler auch bei wechselnden Modellen, Farben oder Materialien.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Hardware-agnostische Technologie <\/strong>\u2013 Software-definierter Algorithmus ist unabh\u00e4ngig von eingesetzten Bildverarbeitungssystemen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Objektive Entscheidungen<\/strong> \u2013 Einheitliche Pr\u00fcfentscheidung unabh\u00e4ngig von Zeit, Produkt und \u00e4u\u00dferen Einfl\u00fcssen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Nahtlose Integration<\/strong> \u2013 Turnkey-L\u00f6sungen, sowie Retrofitting in bestehende Anlagen und Linien.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Aussagekr\u00e4ftiges Echtzeit-Feedback<\/strong> \u2013 Automatisierte R\u00fcckmeldung mit genauen Informationen zu den gefundenen Fehlern (Klassifizierung) erlaubt die Optimierung von Prozessabl\u00e4ufen (z. B. Lackauftrag, Schwei\u00dfparameter).<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Kostenreduktion und h\u00f6here Effizienz<\/strong> \u2013 Weniger Nacharbeit, weniger Pseudoausschuss und weniger R\u00fcckrufe durch effizientere Qualit\u00e4tskontrollen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Traceability &amp; R\u00fcckverfolgbarkeit \u2013 <\/strong>Reproduzierbare, l\u00fcckenlose und automatisierte Dokumentation (Bild, Befund, Grenzmuster)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Human-in-the-Loop &#8211; <\/strong>Werker-UI f\u00fcr Befundbest\u00e4tigung und einfaches Nachlabeln<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>Globale Skalierbarkeit<\/strong> \u2013 Effektive und einheitlich Qualit\u00e4tsstandards an allen Standorten.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><p>\n        <a href=\"https:\/\/forms.zohopublic.eu\/36zerovisiongmbh1\/form\/IhrKontaktzuuns1\/formperma\/q-F6XIif5WMXZE-EP9d3fbqS-_dJi3ZenbAF-RcsVV4\">Weitere Informationen erhalten<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<h2>KI \u2013 Anwendungen <br \/>\nin der Automobil\u00adindustrie<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<div><strong>1 \/\/ Presswerk &#038; Karosserie:<\/strong> <br \/>Detektion von Kratzern, Riefen, Dellen und Riessen an Blechteilen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>2 \/\/ Lackiererei:<\/strong> <br \/>Erkennung von Staubeinschl\u00fcssen, L\u00e4ufern oder Orangenhaut in Echtzeit \u2013 noch vor dem Trocknungsprozess.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>3 \/\/ Gie\u00dferei &#038; Antriebsstrang:<\/strong> <br \/>Analyse von Poren, oberfl\u00e4chlichen Lunkern, Einschl\u00fcssen und H\u00e4rtefehlern in Gussteilen, Zahnr\u00e4dern, Kolbenringen, Antriebsstr\u00e4ngen oder Felgen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>4 \/\/ Schwei\u00df- und Klebeprozesse:<\/strong> <br \/>Kontrolle von Bindefehlern, unvollst\u00e4ndigen N\u00e4hten oder Kleberaupen-Unterbrechungen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>5 \/\/ Spritzguss &#038; Interieur:<\/strong> <br \/>Erkennen von Graten, Blasen oder Einfallstellen bei Kunststoffbauteilen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>6 \/\/ Endmontage:<\/strong> <br \/>Pr\u00fcfung von Vollst\u00e4ndigkeit (Schrauben, Clips, Dichtungen, Kabel) und korrekter Positionierung aller Teile.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>7 \/\/ Text- und Codelesen:<\/strong> <br \/>OCR-gest\u00fctzte Erfassung von VINs, Bar- und QR-Codes zur l\u00fcckenlosen Dokumentation.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><p>\n        <a href=\"https:\/\/forms.zohopublic.eu\/36zerovisiongmbh1\/form\/IhrKontaktzuuns1\/formperma\/q-F6XIif5WMXZE-EP9d3fbqS-_dJi3ZenbAF-RcsVV4\">Fragen Sie uns nach Ihrer passenden L\u00f6sung<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<h3>Die wichtigsten <span class=\"highlight-muted\">Fragen <br \/><\/span>auf einen Blick:<\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<h3>Welche Oberfl\u00e4chenfehler und Qualit\u00e4tsdefekte erkennt KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion in der Automobilfertigung und Automotive-Zulieferkette?<\/h3>\n<div>Die KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion von 36ZERO Vision erkennt und klassifiziert in der Automobilfertigung ein breites Defektspektrum: Oberfl\u00e4chenfehler wie Kratzer, Riefen und Dellen auf Karosserieteilen und Pressformteilen; Lackierungsfehler wie Staubeinschl\u00fcsse, L\u00e4ufer und Fehlstellen; Schwei\u00dfnahtdefekte wie Poren, Spritzer und Nahtunterbrechungen; Guss- und Schmiedefehler wie Lunker, Kaltl\u00e4ufer und Schwindungsrisse im Fahrwerks- und Motorenbereich; sowie Montageabweichungen wie fehlende oder falsch positionierte Bauteile in der Endmontage. Hochreflexive und komplex strukturierte Metalloberfl\u00e4chen stellen besondere Anforderungen an jedes Pr\u00fcfsystem \u2013 der Deep Learning-Algorithmus von 36ZERO Vision ist durch seinen datenzentrischen Ansatz inh\u00e4rent robust gegen\u00fcber Reflexionen und Beleuchtungsvariationen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Wie unterst\u00fctzt KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion die R\u00fcckverfolgbarkeitsanforderungen nach IATF 16949 in der Automotive-Zulieferindustrie?<\/h3>\n<div>36ZERO Vision protokolliert jeden Pr\u00fcfvorgang l\u00fcckenlos: Zeitstempel, Pr\u00fcfergebnis, Fehlerklasse, Fehlerbild und Entscheidungsgrundlage werden f\u00fcr jedes gepr\u00fcfte Bauteil revisionssicher zur Verf\u00fcgung gestellt. In Kombination mit der integrierten QR-Code- und Datamatrix-Lesung l\u00e4sst sich jedes Automotive-Bauteil eindeutig identifizieren und sein vollst\u00e4ndiger Pr\u00fcfverlauf nachvollziehen. Dies ist eine Kernanforderung der IATF 16949, der internen OEM-Audit-Standards und der Produkthaftungsgesetzgebung. Im R\u00fcckruffall \u2013 der mit erheblichen Kosten und Reputationssch\u00e4den verbunden sein kann \u2013 erm\u00f6glicht die l\u00fcckenlose Pr\u00fcfdokumentation eine schnelle, pr\u00e4zise Eingrenzung betroffener Produktionschargen und Lieferdaten.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Kann KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion bestehende AOI-Systeme bei Automobilzulieferern abl\u00f6sen oder als Retrofit erg\u00e4nzen?<\/h3>\n<div>36ZERO Vision kann bestehende automatische optische Inspektionssysteme (AOI) in der Automobilfertigung sowohl erg\u00e4nzen als auch per Software-Retrofit vollst\u00e4ndig ersetzen. Als Erg\u00e4nzung setzt die Plattform auf vorhandene Kamerasysteme auf und verbessert deren Erkennungsgenauigkeit durch Deep Learning-Algorithmen \u2013 ohne Hardware-Neuinvestition. Bei einer Retrofit-L\u00f6sung werden bestehende Pr\u00fcfprogramme durch selbstlernende Algorithmen abgel\u00f6st, die mit typischerweise 5\u201320 Trainingsbildern pro Fehlertyp eingerichtet werden. Die Integration in Automatisierungsumgebungen wie Bosch Rexroth ctrlX OS und Siemens Industrial Edge ist vorkonfiguriert.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Wie schnell passt sich KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion an neue Fahrzeugmodelle und Plattformwechsel in der Automobilproduktion an?<\/h3>\n<div>Bei Modell- oder Plattformwechsel \u2013 in der Automobilproduktion eine h\u00e4ufige und kostspielige Situation f\u00fcr Qualit\u00e4tspr\u00fcfsysteme \u2013 reduziert 36ZERO Vision den Umr\u00fcstaufwand auf ein Minimum. \u00dcber die No-Code Self-Service Plattform l\u00e4dt ein Qualit\u00e4tsmitarbeiter einige Beispielbilder des neuen Bauteils hoch, annotiert die relevanten Fehlermerkmale, und das trainierte Deep Learning-Modell ist innerhalb von 30 Minuten produktionsbereit. Ein direkter Wettbewerbsvorteil in zunehmend schnelllebigen Fahrzeugprojektzyklen mit steigender Variantenvielfalt.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Digitale Transformation durch <span class=\"highlight-primary\">KI in der Automobil\u00adindustrie<\/span><\/h3>\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<p><!--more--><br \/>\n<!-- 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Sie wird initial mit bekannten Fehlertypen trainiert und kann durch Interaktion mit Mitarbeitern kontinuierlich verbessert werden. So passt sie sich neuen Fahrzeugmodellen, Varianten, neuen Anwendungen und Fertigungsbedingungen flexibel an und macht Qualit\u00e4tsentscheidungen weltweit standardisiert.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Bilder industrieller Kameras werden mit den trainierten Modellen autark, on-premise und in Echtzeit analysiert, Fehlermuster erkannt und Bauteile objektiv bewertet. Oberfl\u00e4chen, Materialstrukturen und Montageprozesse lassen sich dadurch ohne Verz\u00f6gerung pr\u00fcfen \u2013 schneller und pr\u00e4ziser als durch das menschliche Auge oder klassische Systeme wie Annomalieerkennung, welche jedwede Abweichung als Fehler deklariert.<\/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\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"Typische Fehlerarten in der <br \/><span class=\\\"highlight-muted\\\">automobilen Fertigung<\/span>:\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"maxwidth\":\"2xlarge\",\"title_element\":\"h3\",\"title_style\":\"heading-small\"}}]}],\"props\":{\"height\":\"viewport\"}},{\"type\":\"row\",\"props\":{\"layout\":\"1-3,1-3,1-3\"},\"children\":[{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"width_medium\":\"1-3\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"<span class=\\\"highlight-secundary\\\">1. 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Hochreflexive und komplex strukturierte Metalloberfl\u00e4chen stellen besondere Anforderungen an jedes Pr\u00fcfsystem \u2013 der Deep Learning-Algorithmus von 36ZERO Vision ist durch seinen datenzentrischen Ansatz inh\u00e4rent robust gegen\u00fcber Reflexionen und Beleuchtungsvariationen.\",\"title\":\"Welche Oberfl\u00e4chenfehler und Qualit\u00e4tsdefekte erkennt KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion in der Automobilfertigung und Automotive-Zulieferkette?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"36ZERO Vision protokolliert jeden Pr\u00fcfvorgang l\u00fcckenlos: Zeitstempel, Pr\u00fcfergebnis, Fehlerklasse, Fehlerbild und Entscheidungsgrundlage werden f\u00fcr jedes gepr\u00fcfte Bauteil revisionssicher zur Verf\u00fcgung gestellt. In Kombination mit der integrierten QR-Code- und Datamatrix-Lesung l\u00e4sst sich jedes Automotive-Bauteil eindeutig identifizieren und sein vollst\u00e4ndiger Pr\u00fcfverlauf nachvollziehen. Dies ist eine Kernanforderung der IATF 16949, der internen OEM-Audit-Standards und der Produkthaftungsgesetzgebung. Im R\u00fcckruffall \u2013 der mit erheblichen Kosten und Reputationssch\u00e4den verbunden sein kann \u2013 erm\u00f6glicht die l\u00fcckenlose Pr\u00fcfdokumentation eine schnelle, pr\u00e4zise Eingrenzung betroffener Produktionschargen und Lieferdaten.\",\"title\":\"Wie unterst\u00fctzt KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion die R\u00fcckverfolgbarkeitsanforderungen nach IATF 16949 in der Automotive-Zulieferindustrie?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"36ZERO Vision kann bestehende automatische optische Inspektionssysteme (AOI) in der Automobilfertigung sowohl erg\u00e4nzen als auch per Software-Retrofit vollst\u00e4ndig ersetzen. Als Erg\u00e4nzung setzt die Plattform auf vorhandene Kamerasysteme auf und verbessert deren Erkennungsgenauigkeit durch Deep Learning-Algorithmen \u2013 ohne Hardware-Neuinvestition. Bei einer Retrofit-L\u00f6sung werden bestehende Pr\u00fcfprogramme durch selbstlernende Algorithmen abgel\u00f6st, die mit typischerweise 5\u201320 Trainingsbildern pro Fehlertyp eingerichtet werden. Die Integration in Automatisierungsumgebungen wie Bosch Rexroth ctrlX OS und Siemens Industrial Edge ist vorkonfiguriert.\",\"title\":\"Kann KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion bestehende AOI-Systeme bei Automobilzulieferern abl\u00f6sen oder als Retrofit erg\u00e4nzen?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"Bei Modell- oder Plattformwechsel \u2013 in der Automobilproduktion eine h\u00e4ufige und kostspielige Situation f\u00fcr Qualit\u00e4tspr\u00fcfsysteme \u2013 reduziert 36ZERO Vision den Umr\u00fcstaufwand auf ein Minimum. \u00dcber die No-Code Self-Service Plattform l\u00e4dt ein Qualit\u00e4tsmitarbeiter einige Beispielbilder des neuen Bauteils hoch, annotiert die relevanten Fehlermerkmale, und das trainierte Deep Learning-Modell ist innerhalb von 30 Minuten produktionsbereit. Ein direkter Wettbewerbsvorteil in zunehmend schnelllebigen Fahrzeugprojektzyklen mit steigender Variantenvielfalt.\",\"title\":\"Wie schnell passt sich KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion an neue Fahrzeugmodelle und Plattformwechsel in der Automobilproduktion an?\"}}],\"props\":{\"block_align\":\"center\",\"collapsible\":true,\"content_column_breakpoint\":\"m\",\"content_margin\":\"medium\",\"image_align\":\"top\",\"image_grid_breakpoint\":\"m\",\"image_grid_width\":\"1-2\",\"image_svg_color\":\"emphasis\",\"link_style\":\"default\",\"link_text\":\"Read more\",\"multiple\":false,\"show_image\":true,\"show_link\":true}}]}]}],\"name\":\"FAQ\"},{\"name\":\"CTA\",\"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\":\"default\"},\"children\":[{\"type\":\"row\",\"props\":{\"column_gap\":\"collapse\",\"divider\":false,\"layout\":\"1-2,1-2\",\"margin_bottom\":\"remove\",\"margin_top\":\"remove\",\"row_gap\":\"collapse\"},\"children\":[{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"width_medium\":\"1-2\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"content\":\"Digitale Transformation durch <span class=\\\"highlight-primary\\\">KI in der Automobil\u00adindustrie<\/span>\",\"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\":{\"button_size\":\"large\",\"grid_column_gap\":\"small\",\"grid_row_gap\":\"small\",\"margin_bottom\":\"remove\",\"margin_top\":\"medium\",\"maxwidth\":\"2xlarge\",\"parallax_breakpoint\":\"s\",\"parallax_easing\":\"1\",\"parallax_y\":\"0,-50\"},\"children\":[{\"type\":\"button_item\",\"props\":{\"button_style\":\"default\",\"content\":\"Gratis Proof-of-Technology starten\",\"dialog_layout\":\"modal\",\"dialog_offcanvas_flip\":true,\"icon\":\"arrow-right\",\"icon_align\":\"left\",\"link\":\"https:\/\/forms.zohopublic.eu\/36zerovisiongmbh1\/form\/IhrKontaktzuuns1\/formperma\/q-F6XIif5WMXZE-EP9d3fbqS-_dJi3ZenbAF-RcsVV4\",\"link_target\":true,\"link_title\":\"KI in der Automobilindustrie testen!\"}}]}]},{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"width_medium\":\"1-2\"}}]}]}],\"version\":\"5.0.35\",\"yooessentialsVersion\":\"3.0.7\"} --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u2013 Branche Automobilindustrie K\u00fcnstliche Intelligenz in der Automobil&shy;industrie \u2013 Visuelle Qualit\u00e4ts&shy;sicherung auf dem n\u00e4chsten Level Der Einsatz modernster KI-Algorithmen in der Automobilindustrie stellt h\u00f6chste Qualit\u00e4t in jeder Fertigungsstufe sicher: vom Presswerk \u00fcber die Lackiererei, bei Komponentenlieferungen bis hin zur Endmontage. 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