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Deep Learning ist die Zukunft für mehr Effizienz

16.01.2020

Maschinen lernen denken. Deep Learning ist eine Machine-Learning-Technik und die wohl bedeutendste Zukunftstechnologie innerhalb des Themenfeldes der Künstlichen Intelligenz. SICK überträgt diese Schlüsseltechnologie auf seine Sensoren und bietet dem Kunden somit zusätzlichen Nutzen für mehr Produktivität und Flexibilität.      

 
Computer screen with deep learning
Computer screen with deep learning

Die kluge Maschine wird`s richten müssen, um Produktionsabschnitte noch effizienter zu gestalten. Auch die Automatisierung von Logistikprozessen nimmt weiter an Fahrt auf. Das Interesse an intelligentem Maschinenverhalten steigt also und damit auch die Herausforderung an die digitale Technologie. Sensoren bleiben weiterhin die Bezugsquelle aller Informationen und die integrierte Software löst die vernetzte Datenauswertung und Kommunikation. Um jedoch den Industrie 4.0-Trend mitzugehen, ist ein „reformiertes“ IT-Denken in Datenkomplexität zwingend. Deep Learning ist unverzichtbar und der Weg, den SICK mit seinen Kunden für zeitgemäße Anlagenprozesse geht.  

 

Deep Learning denkt wie ein Mensch

Voraussetzung für Deep Learning sind Algorithmen, die immense und vielschichtige Datenmengen und -Muster erkennen und weiterverarbeiten. Das künstliche neuronale Netzwerk, das menschlichem Denken ähnelt, lernt aus Beispielen. Lernt aus Erfahrung. Lernt, sich auf neue, aktuelle Informationen einzustellen. Deshalb ist eine Reihe von Optimierungen heute machbar, deren Lösung bis vor wenigen Jahren undenkbar waren. Maschinen und Anlagen in Kombination mit intelligenten Daten und spezialisierten Sensoren lösen komplexeste Aufgaben. 

 

Realitätscheck

Die meisten Deep-Learning Projekte, die SICK derzeit umsetzt, kommen aus der optischen Qualitätsinspektion. In der Logistikautomation können Deep-Learning-Kameras unter Auswertung der eingelernten Bildbasis „trainierte“ Objekte oder Merkmale automatisch erkennen, prüfen, klassifizieren und lokalisieren. Sie prüfen zum Beispiel, ob flache Versandtaschen in den Sorterschalen vorhanden sind. Diese Kontrolle optimiert die Belegung der Sorterzellen und erhöht den Durchsatz. Sie erkennen Umreifungsbänder an Paketen, auch wenn ein weißes Band auf weißem Karton angebracht ist. Eine höhere Qualitätskontrolle im automatischen Verpackungsprozess ist somit sichergestellt, auch die Analyse von transportierten Objekten. Sind Packstücke eingedellt oder gar beschädigt bzw. sind Materialeigenschaften des Paketes festzustellen − die Sensoren von SICK erbringen Intelligenzleistungen und erfassen und evaluieren Strukturen oder Merkmale im laufenden Betrieb. Sie sorgen für die Einleitung weiterer Sortierschritte. Das ist in dieser Form einmalig und war bisher nur dem menschlichen Auge vorbehalten. Bei allen Projekten von SICK geht es letztendlich darum, Prozesse durch Deep Learning zu verbessern und die Effektivität der Gesamtanlagen zu steigern.  

 

deep-learning-in-logistics-out-of-the.box
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Exzellente Spezialisten, vielschichtige Algorithmen, hohe Rechenleistung

Die allgemeingültige Problemlösung ist hier nicht gefragt. Im Fokus steht stattdessen die auf den konkreten Anwenderfall differenzierte Lösung. Auch wenn moderne 2D- und 3D-Kameras immer schneller und leistungsfähiger werden, bilden klassische Bildverarbeitungsalgorithmen ihre heutigen Grenzen. Um die verschiedenen Einsätze und Bedingungen beurteilen zu können, arbeiten Deep-Learning-Experten von SICK eng mit Prozess- und Qualitätsexperten auf Kundenseite zusammen. Ihr spezielles Prozesswissen ist die Trainingsbasis für Simulationen und damit das Herz für die späteren Deep-Learing-Algorithmen im Sensor. 

Eine vielschichtige Netzarchitektur verarbeitet die Unmengen an Informationen. Trotzdem sind die Trainingszeiten für ein Deep-Learning-Netz bereits in wenigen Stunden durchgeführt. Deep Learning ist zudem nachtrainierbar und kann neuen Gegebenheiten anpasst werden. Für die Big-Data-Pools und das Training der neuronalen Netzwerke nutzt SICK hausintern leistungsfähige und unabhängige Rechner- und IT-Basen. Die generierten Deep-Learning-Algorithmen werden über die Cloud lokal auf dem Sensor bereitgestellt und sind so unmittelbar und ausfallsicher auf einer intelligenten Kamera verfügbar. 

Die Herrschaft der Maschinen ist noch weit weg, doch Deep Learning erreicht schon heute beeindruckende Ergebnisse und verspricht weiterhin viele Vorteile. Es ist jedoch immer noch der Mensch, der die essentielle Arbeit erledigt. Die Zeit wird es zeigen, wie viele Industrien und Unternehmen unterschiedlichster Branchen verstärkt in diese digitale Technologie investieren, um das Unternehmenswachstum zu steigern. Seien Sie Teil der Entwicklung − mit neuen Projekten. Mit SICK. 

 

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