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Fehlerbilder bei der Auditierung erkennen

  • Mehrwerte
  • Referenz: Automatische Erkennung von Fehlerbildern

Herausforderung

  • Aktuell hoher Zeitaufwand für die Zusammenfassung des Fehlerbildes (bestehend aus Fehler, Art des Fehlers und Lage am Fahrzeug) im System
  • Ziele:
    • Schnellere und einfachere Erfassung des Fehlers im System durch automatisierte Bilderkennung und Klassifizierung des Fehlers
    • Generierung einer Vorschlagsliste, aus der die passenden Attribute gewählt werden können

Lösung

Bildererkennung durch Deep Neural Networks

  • Erstellen und Labeln von Fehlerklassen (manuell)
  • Trainieren eines tiefen neuronalen Netzes
  • Vorschläge aus den höchsten wahrscheinlichen Treffern generieren
  • Interaktiv (nicht vollautomatisch)

Nutzen

  • Unterstützung der Auditoren bei der Fehlererkennung; Vereinfachung des Aufnahmeprozesses
  • Schnellere Erfassung des Fehlerbildes im System ohne zeitaufwändige manuelle Suche der korrekten Teile- und Fehlerbezeichnungen
  • Einheitliche Vorschläge für Fehlerbilder sorgen für eine konsistente Datenbasis

Ihr Ansprechpartner

Dragan, Sunjka

Dragan Sunjka

Lead IT Consultant

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