Zebra Technologies Corporation, ein führender Anbieter digitaler Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, Daten, Anlagen und Menschen auf intelligente Weise miteinander zu verbinden, präsentiert auf der Motek KI-gestützten Bildverarbeitungslösungen für mehr Produktivität in der Fertigung. Die 41. Motek findet vom 10. bis 13. Oktober 2023 auf der Messe Stuttgart statt, Zebra zeigt sein Portfolio in Halle 7 an Stand 7108 zu finden.
Neben der Bildverarbeitungshardware steht dabei vor allem die Aurora-Software-Suite von Zebra im Fokus: Sie basiert auf fortschrittlicher künstlicher Intelligenz, den sogenannten Deep Learning Neural Networks. Hersteller aus der Automobil-, Lebensmittel- und Getränke-, Pharma- und Elektronikindustrie können damit ein neues Maß an Geschwindigkeit, Genauigkeit, Compliance und Qualität erreichen.
Die Experten von Zebra zeigen, wie neue Bildverarbeitungslösungen Herstellern und Maschinenbauern wie Bosch und MOSAIC dabei helfen können, ihre Automatisierungsprozesse weiter zu verbessern. Angesichts des aktuellen Rückgangs der Industrieproduktion in Deutschland gewinnt diese Fähigkeit an entscheidender Bedeutung. Im Juli sank die Produktion bereits den dritten Monat in Folge – um 0,8 Prozent im Vergleich zum Vormonat. Besonders betroffen ist die deutsche Automobilindustrie, wo die Produktion um neun Prozent eingebrochen ist.
Ein führender Vertreter der deutschen Automobilindustrie nennt den Arbeitskräftemangel als eine der zentralen Herausforderungen für die Branche. Eine Umfrage unter Zulieferern ergab, dass mehr als drei Viertel der Unternehmen einen erheblichen Mangel an Arbeitskräften haben. In der Maschinen- und Anlagenbauindustrie verschärft sich die Situation ebenfalls. Über 70 Prozent der Unternehmen in diesem Sektor berichten von einem schweren Mangel an Arbeitskräften. Es wird erwartet, dass sich die Situation im Laufe des Jahres weiter verschlimmern wird.
„Für deutsche Hersteller und Maschinenbauer in der Automobil-, Pharma-, Lebensmittel- und Getränkeindustrie ist es jetzt an der Zeit, Investitionen in Automatisierungstechnologien wie Deep Learning Machine Vision zu prüfen und zu erhöhen“, sagt Rudolf Schambeck, Machine Vision Lead, Deutschland, Zebra Technologies. „In der gesamten Lieferkette gibt es Möglichkeiten, damit aktuelle Herausforderungen kurzfristig zu bewältigen und das Geschäft langfristig mit der modernen Technologie zukunftssicher zu machen. Automatisierungstechnologien wie die industrielle Bildverarbeitung können wichtige Aufgaben übernehmen und bezüglich Qualität und Compliance für erhebliche Verbesserungen sorgen. Dadurch wird wertvolle Mitarbeiterzeit für andere wichtige Tätigkeiten frei. Veraltete, schwerfällige Technologien hingegen kosten zu viel Zeit für Implementierung und Schulung – und sind damit den heutigen Herausforderungen nicht mehr gewachsen.”
Die Aurora-Software-Suite von Zebra wurde speziell für Fachleute in der Fertigungs- und Maschinenbauindustrie entwickelt. Die Deep-Learning-OCR (Optical Character Recognition) von Zebra bietet Ingenieuren in der industriellen Bildverarbeitung eine flexible Lösung, auch wenn sie keine KI-Erfahrung haben. Diese Lösung kann auf verschiedenen Plattformen eingesetzt werden, darunter Desktop-PCs (Windows, Linux oder Linux ARM Embedded), Android-Handheld-Geräte und Zebra-Smart-Kameras. Sie bietet von Anfang an hohe Genauigkeit und arbeitet sowohl auf einem Grafikprozessor als auch einem Hauptprozessor.
Die Deep-Learning-OCR von Zebra überwindet typische Probleme herkömmlicher OCR-Systeme, wie lange Trainingszeiten, Instabilität bei Umgebungsänderungen und Schwierigkeiten bei komplexen Anwendungsfällen. Sie kann auch undeutliche und beschädigte Zeichen, geprägte und gravierte Formate sowie Zeichen auf reflektierenden und gekrümmten Oberflächen lesen und funktioniert auch in wechselnden Lichtverhältnissen.
Die Aurora Vision Library, das Vision Studio, die Imaging Library, der Design Assistant und das Deep Learning von Zebra richten sich an Ingenieure und Entwickler im Bereich Computer Vision. Sie ermöglichen es Herstellern, die volle Kontrolle über die Entwicklung und Integration mit anderen Anwendungen zu übernehmen. Mit benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Schnittstellen und Tools zur schnellen Erstellung maßgeschneiderter Lösungen bieten diese Softwareumgebungen C++- und .NET-Codegeneratoren, eine tragbare API, über 1.000 Funktionen für die Bildanalyse und ein Software Development Kit sowie fortschrittliche Deep-Learning-Tools, je nach gewählter Aurora-Option.
„Das Ökosystem der Automobilherstellung durchläuft einen enormen Wandel. Eine riesige Hürde ist dabei, dass sie zwei verschiedene Fertigungsprozesse unterhalten müssen – einen für herkömmliche Benzin- und Dieselfahrzeuge, der andere für Elektro-, Hybrid- und autonomen Fahrzeugen“, so Schambeck. „Der Druck, Vorschriften einzuhalten und mehr, schneller und mit weniger Arbeit zu erledigen, ist mit der richtigen Technologie möglich – und zukünftig ist das Deep Learning.“
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