Visuelles Qualitätskontrollsystem / KI-gestützt EYE-Q

Präsentation
Hersteller aus Bäckerei-, Konditorei- und Lebensmittelindustrie müssen sich an Marktanforderungen anpassen, die eine größere Produktvielfalt bei gleichbleibender Qualität verlangen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, hat das Expertenteam von ABI das Qualitätskontrollsystem EYE-Q entwickelt. Diese Lösung, die künstliche Intelligenz integriert, bewertet die Produktqualität in verschiedenen Produktionsstufen präzise. Vollautomatisiert führt EYE-Q eine kontinuierliche Prüfung jedes einzelnen Produkts über ein breites Produktspektrum durch.

Funktionsweise und Vorteile
Durch die Integration fortschrittlicher Technologien und mehrerer Sensoren bietet das EYE-Q-System eine anpassbare Lösung, die Produktionsanforderungen optimiert und die Gesamtleistung verbessert. Das System erkennt Abweichungen an der Quelle, erzeugt Warnmeldungen und schlägt schnelle Korrekturmaßnahmen vor, um eine maximale Produktionsausbeute zu gewährleisten. Die intuitive Benutzeroberfläche und das anpassbare Dashboard ermöglichen eine einfache Einarbeitung mit geringem technischem Aufwand. EYE-Q reduziert die Anzahl nicht konformer Produkte und unterstützt in Verbindung mit den robotischen Systemen von ABI die automatische Aussonderung defekter Teile.

Hauptmerkmale

• Intelligente Produktkategorisierung: fortschrittliche Machine-Learning-Technologie für präzise Klassifizierung und verlässliche Analysen.
• KI-Analysen: gezielte Warnungen und Korrekturvorschläge für schnelle Problemlösungen.
• Benutzerfreundlichkeit: intuitive Oberfläche und anpassbares Dashboard für eine schnelle Einführung.
• Abfallmanagement: minimiert Produktionsverluste und Stillstandzeiten, unterstützt nachhaltige Praktiken und gewährleistet die Qualität von Backwaren.

Technische Daten

• Kontinuierliche, automatisierte Prüfung jedes Produkts über ein breites Produktspektrum.
• Integration mehrerer Sensoren zur Erfassung unterschiedlicher Qualitätsdaten.
• Machine-Learning-Algorithmen zur Kategorisierung und Anomalieerkennung.
• Benutzeroberfläche mit anpassbarem Dashboard und Echtzeit-Warnmeldungen.
• Fähigkeit, Korrekturmaßnahmen vorzuschlagen und sich mit robotischen Systemen zur automatischen Aussonderung defekter Produkte zu verbinden.
• Entwickelt zur Reduzierung nicht konformer Produkte und zur Optimierung der Produktionsleistung.