{"id":68,"date":"2025-08-05T12:58:56","date_gmt":"2025-08-05T12:58:56","guid":{"rendered":"https:\/\/36zerovision.wedeon.info\/?page_id=68"},"modified":"2026-06-19T11:12:04","modified_gmt":"2026-06-19T11:12:04","slug":"metal-steel-industry","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/36zerovision.com\/en\/branchen\/metall-stahlindustrie\/","title":{"rendered":"Metal &amp; steel industry"},"content":{"rendered":"<div>\u2013 Branche Metall- und Stahlindustrie<\/div>\n<h1>Oberfl\u00e4chen&shy;pr\u00fcfung in der <span class=\"highlight-primary\">Stahl und Metallverar&shy;beitung<\/span> &#8211; KI revolutioniert die Qualit\u00e4ts&shy;kontrolle<\/h1>\n<div>Der Einsatz modernster KI-Algorithmen in der Stahl- und Metallverarbeitung stellt h\u00f6chste Qualit\u00e4t in jeder Fertigungsstufe sicher: vom Rohmaterial \u00fcber die Umformung und Zerspanung von Bauteilen, bis hin zu 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<hr>\n<div>\n<p><strong>Vom Defekt zum Wettbewerbsvorteil \u2013 mit KI wird Qualit\u00e4tssicherung zum Treiber f\u00fcr Effizienz und Wachstum.<\/strong><\/p>\n<p>In der Stahl- und metallverarbeitenden Industrie z\u00e4hlt jedes Detail: von der Werkstoffqualit\u00e4t \u00fcber die Ma\u00dfhaltigkeit bis hin zu Schwei\u00dfn\u00e4hten und Oberfl\u00e4chen. H\u00f6chste Produktqualit\u00e4t ist unverzichtbar, jedoch sto\u00dfen manuelle Inspektionen und klassische Methoden wie Anomalieerkennung bei steigender Produktvielfalt, engen Toleranzen und hohem Termindruck schnell an ihre Grenzen.<\/p>\n<p>Die <strong>KI-gest\u00fctzte Qualit\u00e4tssicherung<\/strong> bietet Unternehmen entscheidende Vorteile entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette. Statt lediglich Anomalien zu erkennen, ist die Deep Learning basierte Technologie in der Lage, unterschiedliche Fehlermuster pr\u00e4zise zu erkennen und dadurch Pseudo-Defekte konsequent zu eliminieren. Gleichzeitig sorgt eine automatische Protokollierung und Speicherung daf\u00fcr, dass s\u00e4mtliche Fehlerarten dokumentiert und jederzeit r\u00fcckverfolgbar sind. Besonders in der Stahl- und Metallverarbeitung, wo hohe Produktvielfalt und wechselnde Anforderungen zum Alltag geh\u00f6ren, \u00fcberzeugt 36ZERO Vision durch ihre Skalierbarkeit und Flexibilit\u00e4t. Die L\u00f6sung ist ausgesprochen kosteneffizient, da sie hardware-agnostisch funktioniert, sich problemlos in Bestandsanlagen integrieren l\u00e4sst und so Investitions- sowie Wartungskosten reduziert. Erg\u00e4nzend tr\u00e4gt sie zu stabilen Prozessen, geringerem Ausschuss und der sicheren Einhaltung von Qualit\u00e4tsstandards bei \u2013 ein klarer Mehrwert im Hinblick auf Nachhaltigkeit und Normkonformit\u00e4t.<\/p>\n<p>Die Einsatzm\u00f6glichkeiten sind vielf\u00e4ltig: In der Rohstoffbearbeitung erm\u00f6glicht KI die Inspektion von Blechen, Profilen, Rohren und Dr\u00e4hten. In der Umformtechnik wird sie zur Oberfl\u00e4chenpr\u00fcfung von Guss- und Schmiedeteilen eingesetzt, w\u00e4hrend in der F\u00fcgetechnik Schwei\u00dfn\u00e4hte und L\u00f6tstellen zuverl\u00e4ssig kontrolliert werden. Auch in der Zerspanung sorgt die Technologie f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Grat- und Faseninspektion nach Dreh-, Fr\u00e4s- oder Schleifarbeiten. Schlie\u00dflich unterst\u00fctzt sie in der Montage und Endfertigung sowohl bei In-Line- als auch bei End-of-Line-Pr\u00fcfungen. Damit wird Qualit\u00e4tssicherung nicht nur effizienter, sondern zu einem echten Wettbewerbsvorteil.<\/p>\n<p>Die Cloud-Plattform dient der Entwicklung von KI-Modellen individuell f\u00fcr jede Anwendung. Sie wird initial mit bekannten Fehlermustern trainiert und kann durch Interaktion mit Mitarbeitern kontinuierlich verbessert werden. So passt sie sich neuen Produktvarianten, Anwendungen und Fertigungsbedingungen flexibel an und standardisiert Qualit\u00e4tsentscheidungen weltweit.<\/p>\n<p>2D-Bilder industrieller Kameras werden mit den trainierten Modellen autark, on-premise und in Echtzeit analysiert, Fehlermuster mit h\u00f6chster Pr\u00e4zision erkannt und Werkst\u00fccke objektiv bewertet. Oberfl\u00e4chen, Form- und Ma\u00dfgenauigkeit lassen sich dadurch ohne Verz\u00f6gerung pr\u00fcfen.<\/p>\n<p><strong>Neben der visuelle Kontrolle setzten Unternehmen je nach Anforderung ebenso auf Ultraschallpr\u00fcfung, R\u00f6ntgenpr\u00fcfung, Magnetpulverpr\u00fcfung, Eindringpr\u00fcfung, H\u00e4rtepr\u00fcfung, sowie Metallografie.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<hr>\n<h3>Typische Fehlerarten in der\u00a0<br \/><span class=\"highlight-muted\">Stahl- und Metall\u00adverarbei\u00adtenden Industrie<\/span>:<\/h3>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">1. Werkstoff<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div>Fehlerhafte Oberfl\u00e4chen (Walzhaut, Risse, Rattermarken)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Einschl\u00fcsse (z. B. Schlacke, Oxide, Sulfide)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Gef\u00fcgefehler (z. B. grobk\u00f6rniges Gef\u00fcge, H\u00e4rterisse)<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">2. Fertigung<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div>Form- und Ma\u00dffehler (ungen\u00fcgende Ma\u00dfhaltigkeit, Verzug, Ungenauigkeiten)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Oberfl\u00e4chenfehler (Riefen, Kratzer, Gratbildung, Aufbauschneiden beim Drehen\/Fr\u00e4sen)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>W\u00e4rmebehandlungsfehler (z. B. \u00dcberhitzung, Entkohlung, H\u00e4rterisse, unzureichende H\u00e4rte)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Schwei\u00dffehler (Porenbildung, Bindefehler, Einbrandkerben)<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"highlight-secundary\">3. Handhabungsfehler<\/span><\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div>Transportsch\u00e4den, Druckstellen, falsche Lagerung (z. B. Korrosionsansatz)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Verwechslungen von Teilen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Eindr\u00fccke, Dellen sowie Abspillterungen and Kanten und Ecken durch Schl\u00e4ge, St\u00f6\u00dfe oder unsachgem\u00e4\u00dfe Greifer<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Herausforde&shy;rungen f\u00fcr das <span class=\"highlight-secundary\">Qualit\u00e4ts&shy;management<\/span><\/h2>\n<div>\n<h3>Komplexit\u00e4t der Fertigungsverfahren<\/h3>\n<div>Gie\u00dfen, Schmieden, Schwei\u00dfen, W\u00e4rmebehandlung, Zerspanung<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>H\u00f6chste Genauigkeit vs. Kosten- und Termindruck<\/h3>\n<div>Balance zwischen Produktivit\u00e4t und Qualit\u00e4t<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz<\/h3>\n<div>\u00dcberwachung und Verbesserung von\u00a0energieintensiven Prozessen<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Zertifizierungen und Normen<\/h3>\n<div>Einhaltung strenger Normen und Standards (ISO, IATF, EN, ASME), sowie umfangreiche Dokumentationspflichten und Auditierungen<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Produktlebensdauer und Betriebssicherheit<\/h3>\n<div>Defekte im Material oder in der Fertigung k\u00f6nnen zu\u00a0Sicherheitsrisiken f\u00fchren<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<h3>Digitalisierung &#038; Industrie 4.0<\/h3>\n<div>Fachkr\u00e4ftemangel in der Metallindustrie erschwert eine gleichbleibend hohe Qualit\u00e4t<\/div>\n<\/div>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/36zerovision-branche-metallindustrie-stahlindustrie-01.webp\" alt=\"\"><\/p>\n<ul>\n<li>\n<div>schwei\u00dfspritzer<\/div>\n<div>Der Schwei\u00dfnahtverlauf ist ungleichm\u00e4\u00dfig, was auf eine unzureichende F\u00fchrung oder schwankende W\u00e4rmeeinbringung hindeutet.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>verlauf<\/div>\n<div>In der Schwei\u00dfnaht ist eine kleine Gasblase erkennbar, verursacht durch eingeschlossene Luft oder Verunreinigungen.<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>blase_klein<\/div>\n<div>An der Nahtumgebung befinden sich Schwei\u00dfspritzer, die auf zu hohen Strom oder unzureichenden Schutz vor Spritzerbildung zur\u00fcckzuf\u00fchren sind.<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Mehrwert durch KI-gest\u00fctzte Qualit\u00e4ts&shy;sicherung durch <span class=\"highlight-secundary\">Fehler&shy;muster&shy;erkennung<\/span><\/h2>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<div>Kostenreduktion (weniger Ausschuss, weniger Nacharbeit, weniger Reklamationen)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Effizientere Verfahren (stabilere Prozesse, bessere Auslastung von Maschinen)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Qualit\u00e4tssteigerung (l\u00e4ngere Lebensdauer, h\u00f6here Kundenzufriedenheit)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Wettbewerbsvorteile (bessere Reputation, st\u00e4rkere Marktposition)<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Rechtliche Sicherheit (Einhalten von Normen &#038; Zertifizierungen, z. B. ISO, T\u00dcV, EN)<\/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 in der Stahl- und Metall\u00adverarbei\u00adtenden Industrie<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<div><strong>1 \/\/ Rohstoffbearbeitung:<\/strong> <br \/>\u00dcberpr\u00fcfung von Blechen, Profilen, Rohren, Stangen und Dr\u00e4hte in Schmieden, Stahl- und Walzwerken<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>2 \/\/ Umformtechnik:<\/strong> <br \/>Oberfl\u00e4chenkontrolle von Stahlguss, Druckguss, Feinguss, Strangguss, geschmiedeten, sowie gepressten Materialien<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>3 \/\/ F\u00fcgetechnik:<\/strong> <br \/>Schwei\u00dfnahtkontrolle und Inspektion von L\u00f6tstellen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>4 \/\/ Zerspanung &#038; spanende Bearbeitung:<\/strong> <br \/>Faseninspektion, Gratkontrolle nach Dreh-, Fr\u00e4s-, Bohr- und Schleifarbeiten<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div><strong>5 \/\/ Montage &#038; Endfertigung:<\/strong> <br \/>In-Line Inspektion und End-of-Line Pr\u00fcfung<\/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\u00a0<span class=\"highlight-muted\">Fragen <br \/><\/span>auf einen Blick:<\/h3>\n<hr>\n<ul>\n<li>\n<h3>Welche Oberfl\u00e4chenfehler und Strukturdefekte erkennt KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion in der Metall- und Stahlverarbeitung?<\/h3>\n<div>\n<p>36ZERO Vision erkennt und klassifiziert in der Metall- und Stahlverarbeitung folgendes Defektspektrum: Oberfl\u00e4chenfehler wie Kratzer, Riefen, Rost, Anlauffarben, Walzfehler und Oxidationssch\u00e4den auf Blechen, B\u00e4ndern, Coils und Profilen; Schwei\u00dfnahtdefekte wie Poren, Einschl\u00fcsse, Nahtunterbrechungen, Spritzer und Bindefehler; Guss- und Schmiedefehler wie Lunker, Kaltl\u00e4ufer, Schwindungsrisse, Formabweichungen und Einschl\u00fcsse; sowie Ma\u00dfabweichungen und Positionierungsfehler in der Blechbearbeitung, Umformung und Montage. Auf spiegelnden, hochreflexiven Metalloberfl\u00e4chen arbeitet der Deep Learning-Algorithmus besonders zuverl\u00e4ssig, da er Reflexionen und Beleuchtungsvariationen in der Pixelstruktur von echten Fehlermerkmalen unterscheidet.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Wie robust ist KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion unter den anspruchsvollen Umgebungsbedingungen in der Metall- und Stahlproduktion?<\/h3>\n<div>\n<p>KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion ist unter den herausfordernden Umgebungsbedingungen der Metall- und Stahlindustrie \u2013 Staub, Hitze, Vibrationen, stark variierende Beleuchtung und wechselnde Materialchargen \u2013 inh\u00e4rent robust. 36ZERO Vision erlernt Fehlermuster direkt aus realen Produktionsdaten und ist damit adaptiv gegen\u00fcber Umgebungsschwankungen. Der Edge-Client l\u00e4uft vollst\u00e4ndig on-edge ohne Internetabh\u00e4ngigkeit zuverl\u00e4ssig, auch in netzwerkkritischen und geographisch isolierten Industrieumgebungen der Stahl- und Metallverarbeitung.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Wie schnell amortisiert sich KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion in der metallverarbeitenden Industrie \u2013 und was sind die Hauptkostentreiber?<\/h3>\n<div>\n<p>36ZERO Vision amortisiert sich in der metallverarbeitenden Industrie oftmals bereits nach 5 Monaten. Die Haupteinsparpotenziale liegen in der Ausschussreduktion durch fr\u00fchzeitige Inline-Fehlererkennung vor teuren nachgelagerten Bearbeitungsschritten, der Eliminierung von Pseudofehlern, der Reduzierung des Personalaufwands f\u00fcr manuelle Sichtpr\u00fcfung sowie der Vermeidung von Kundenbeanstandungen und R\u00fccklieferungen. Da bestehende Kamerainfrastruktur per Retrofit genutzt werden kann, entfallen zudem hohe Hardware-Vorabinvestitionen, was den Amortisationszeitraum weiter verk\u00fcrzt.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<h3>Kann KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion die hohen Durchsatzanforderungen in der Stahlband- und kontinuierlichen Blechfertigung in Echtzeit erf\u00fcllen?<\/h3>\n<div>\n<p>Der 36ZERO Vision Edge-Client erreicht Inferenzgeschwindigkeiten von unter 20 Millisekunden pro Bildauswertung in der Stahl- und Blechfertigung. Da die Plattform vollst\u00e4ndig hardware-agnostisch ist, kann sie mit f\u00fcr hohe Durchs\u00e4tze geeigneten Kamerasystemen kombiniert werden \u2013 von Hochgeschwindigkeitszeilenkameras f\u00fcr die kontinuierliche Stahlband-Inspektion bis hin zu Fl\u00e4chenkameras f\u00fcr die Blechteileinspektion in Pressen und Stanzbetrieben. Die konkret erreichbare Inspektionsgeschwindigkeit in Metern pro Minute oder Teilen pro Stunde h\u00e4ngt von Kameraaufl\u00f6sung, Beleuchtungskonzept, Mindest-Fehlerformat und Handling-System ab. Diese Parameter werden im technischen Proof-of-Concept gemeinsam spezifiziert.<\/p>\n<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Digitale Transformation durch KI in der <span class=\"highlight-primary\">Metall- und Stahlindustrie<\/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<!-- {\"type\":\"layout\",\"children\":[{\"name\":\"Hero\",\"type\":\"section\",\"props\":{\"height\":\"viewport\",\"height_viewport\":80,\"height_viewport_offset\":true,\"image_loading\":true,\"image_parallax_bgy\":\"70,0\",\"image_parallax_breakpoint\":\"m\",\"image_parallax_easing\":\"1\",\"image_position\":\"bottom-right\",\"image_size\":\"cover\",\"media_visibility\":\"s\",\"overlap\":false,\"style\":\"default\",\"title_breakpoint\":\"xl\",\"title_position\":\"top-left\",\"title_rotation\":\"left\",\"vertical_align\":\"middle\",\"width\":\"default\"},\"children\":[{\"type\":\"row\",\"props\":{\"column_gap\":\"small\",\"divider\":false,\"layout\":\"3-4,1-4\",\"margin_bottom\":\"large\",\"margin_top\":\"large\",\"row_gap\":\"small\",\"width\":\"expand\"},\"children\":[{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"image_size\":\"cover\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"width_medium\":\"3-4\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"content\":\"\u2013 Branche Metall- und Stahlindustrie\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"margin_bottom\":\"remove\",\"margin_top\":\"remove\",\"parallax_breakpoint\":\"s\",\"parallax_easing\":\"1\",\"parallax_y\":\"0,-100\",\"text_align\":\"left\",\"title_color\":\"primary\",\"title_element\":\"div\",\"title_style\":\"text-meta\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"content\":\"Oberfl\u00e4chen&shy;pr\u00fcfung in der <span class=\\\"highlight-primary\\\">Stahl und Metallverar&shy;beitung<\/span> - 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H\u00f6chste Produktqualit\u00e4t ist unverzichtbar, jedoch sto\u00dfen manuelle Inspektionen und klassische Methoden wie Anomalieerkennung bei steigender Produktvielfalt, engen Toleranzen und hohem Termindruck schnell an ihre Grenzen.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Die <strong>KI-gest\u00fctzte Qualit\u00e4tssicherung<\/strong> bietet Unternehmen entscheidende Vorteile entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette. Statt lediglich Anomalien zu erkennen, ist die Deep Learning basierte Technologie in der Lage, unterschiedliche Fehlermuster pr\u00e4zise zu erkennen und dadurch Pseudo-Defekte konsequent zu eliminieren. Gleichzeitig sorgt eine automatische Protokollierung und Speicherung daf\u00fcr, dass s\u00e4mtliche Fehlerarten dokumentiert und jederzeit r\u00fcckverfolgbar sind. Besonders in der Stahl- und Metallverarbeitung, wo hohe Produktvielfalt und wechselnde Anforderungen zum Alltag geh\u00f6ren, \u00fcberzeugt 36ZERO Vision durch ihre Skalierbarkeit und Flexibilit\u00e4t. Die L\u00f6sung ist ausgesprochen kosteneffizient, da sie hardware-agnostisch funktioniert, sich problemlos in Bestandsanlagen integrieren l\u00e4sst und so Investitions- sowie Wartungskosten reduziert. Erg\u00e4nzend tr\u00e4gt sie zu stabilen Prozessen, geringerem Ausschuss und der sicheren Einhaltung von Qualit\u00e4tsstandards bei \u2013 ein klarer Mehrwert im Hinblick auf Nachhaltigkeit und Normkonformit\u00e4t.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Die Einsatzm\u00f6glichkeiten sind vielf\u00e4ltig: In der Rohstoffbearbeitung erm\u00f6glicht KI die Inspektion von Blechen, Profilen, Rohren und Dr\u00e4hten. In der Umformtechnik wird sie zur Oberfl\u00e4chenpr\u00fcfung von Guss- und Schmiedeteilen eingesetzt, w\u00e4hrend in der F\u00fcgetechnik Schwei\u00dfn\u00e4hte und L\u00f6tstellen zuverl\u00e4ssig kontrolliert werden. Auch in der Zerspanung sorgt die Technologie f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Grat- und Faseninspektion nach Dreh-, Fr\u00e4s- oder Schleifarbeiten. Schlie\u00dflich unterst\u00fctzt sie in der Montage und Endfertigung sowohl bei In-Line- als auch bei End-of-Line-Pr\u00fcfungen. Damit wird Qualit\u00e4tssicherung nicht nur effizienter, sondern zu einem echten Wettbewerbsvorteil.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Die Cloud-Plattform dient der Entwicklung von KI-Modellen individuell f\u00fcr jede Anwendung. Sie wird initial mit bekannten Fehlermustern trainiert und kann durch Interaktion mit Mitarbeitern kontinuierlich verbessert werden. So passt sie sich neuen Produktvarianten, Anwendungen und Fertigungsbedingungen flexibel an und standardisiert Qualit\u00e4tsentscheidungen weltweit.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>2D-Bilder industrieller Kameras werden mit den trainierten Modellen autark, on-premise und in Echtzeit analysiert, Fehlermuster mit h\u00f6chster Pr\u00e4zision erkannt und Werkst\u00fccke objektiv bewertet. Oberfl\u00e4chen, Form- und Ma\u00dfgenauigkeit lassen sich dadurch ohne Verz\u00f6gerung pr\u00fcfen.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><strong>Neben der visuelle Kontrolle setzten Unternehmen je nach Anforderung ebenso auf Ultraschallpr\u00fcfung, R\u00f6ntgenpr\u00fcfung, Magnetpulverpr\u00fcfung, Eindringpr\u00fcfung, H\u00e4rtepr\u00fcfung, sowie Metallografie.<\/strong><\/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\u00a0<br \/><span class=\\\"highlight-muted\\\">Stahl- und Metall\u00adverarbei\u00adtenden Industrie<\/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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Schwindungsrisse, Formabweichungen und Einschl\u00fcsse; sowie Ma\u00dfabweichungen und Positionierungsfehler in der Blechbearbeitung, Umformung und Montage. Auf spiegelnden, hochreflexiven Metalloberfl\u00e4chen arbeitet der Deep Learning-Algorithmus besonders zuverl\u00e4ssig, da er Reflexionen und Beleuchtungsvariationen in der Pixelstruktur von echten Fehlermerkmalen unterscheidet.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Welche Oberfl\u00e4chenfehler und Strukturdefekte erkennt KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion in der Metall- und Stahlverarbeitung?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion ist unter den herausfordernden Umgebungsbedingungen der Metall- und Stahlindustrie \u2013 Staub, Hitze, Vibrationen, stark variierende Beleuchtung und wechselnde Materialchargen \u2013 inh\u00e4rent robust. 36ZERO Vision erlernt Fehlermuster direkt aus realen Produktionsdaten und ist damit adaptiv gegen\u00fcber Umgebungsschwankungen. Der Edge-Client l\u00e4uft vollst\u00e4ndig on-edge ohne Internetabh\u00e4ngigkeit zuverl\u00e4ssig, auch in netzwerkkritischen und geographisch isolierten Industrieumgebungen der Stahl- und Metallverarbeitung.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Wie robust ist KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion unter den anspruchsvollen Umgebungsbedingungen in der Metall- und Stahlproduktion?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>36ZERO Vision amortisiert sich in der metallverarbeitenden Industrie oftmals bereits nach 5 Monaten. Die Haupteinsparpotenziale liegen in der Ausschussreduktion durch fr\u00fchzeitige Inline-Fehlererkennung vor teuren nachgelagerten Bearbeitungsschritten, der Eliminierung von Pseudofehlern, der Reduzierung des Personalaufwands f\u00fcr manuelle Sichtpr\u00fcfung sowie der Vermeidung von Kundenbeanstandungen und R\u00fccklieferungen. Da bestehende Kamerainfrastruktur per Retrofit genutzt werden kann, entfallen zudem hohe Hardware-Vorabinvestitionen, was den Amortisationszeitraum weiter verk\u00fcrzt.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Wie schnell amortisiert sich KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion in der metallverarbeitenden Industrie \u2013 und was sind die Hauptkostentreiber?\"}},{\"type\":\"accordion_item\",\"props\":{\"content\":\"\n\n<p>Der 36ZERO Vision Edge-Client erreicht Inferenzgeschwindigkeiten von unter 20 Millisekunden pro Bildauswertung in der Stahl- und Blechfertigung. Da die Plattform vollst\u00e4ndig hardware-agnostisch ist, kann sie mit f\u00fcr hohe Durchs\u00e4tze geeigneten Kamerasystemen kombiniert werden \u2013 von Hochgeschwindigkeitszeilenkameras f\u00fcr die kontinuierliche Stahlband-Inspektion bis hin zu Fl\u00e4chenkameras f\u00fcr die Blechteileinspektion in Pressen und Stanzbetrieben. Die konkret erreichbare Inspektionsgeschwindigkeit in Metern pro Minute oder Teilen pro Stunde h\u00e4ngt von Kameraaufl\u00f6sung, Beleuchtungskonzept, Mindest-Fehlerformat und Handling-System ab. Diese Parameter werden im technischen Proof-of-Concept gemeinsam spezifiziert.<\/p>\n\n\",\"title\":\"Kann KI-basierte, visuelle Qualit\u00e4tsinspektion die hohen Durchsatzanforderungen in der Stahlband- und kontinuierlichen Blechfertigung in Echtzeit erf\u00fcllen?\"}}]}]}]}]},{\"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 KI in der <span class=\\\"highlight-primary\\\">Metall- und Stahlindustrie<\/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\":{\"block_align\":\"center\",\"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}}]}]},{\"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 Metall- und Stahlindustrie Oberfl\u00e4chen&shy;pr\u00fcfung in der Stahl und Metallverar&shy;beitung &#8211; KI revolutioniert die Qualit\u00e4ts&shy;kontrolle Der Einsatz modernster KI-Algorithmen in der Stahl- und Metallverarbeitung stellt h\u00f6chste Qualit\u00e4t in jeder Fertigungsstufe sicher: vom Rohmaterial \u00fcber die Umformung und Zerspanung von Bauteilen, bis hin zu Endmontage. 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