KI als Dienstleistung: Schnelle und skalierbare maschinelle Lern-POCs ohne Code oder Low-Code Tools
Table of Contents:
- Einführung zum Thema
- Amazon Recognition: Ein Überblick
- KTM: Eine Fallstudie zur Qualitätskontrolle
- Herausforderungen bei der POC
- Vorteile von Amazon Recognition für POC
- Datenaugmentation: Erweiterung des Datensatzes
- Verbesserung der Leistung des Modells
- Einführung von No-Code-Umgebungen für POCs
- Grenzen von No-Code-Umgebungen für fortgeschrittene Projekte
- Weitere Ressourcen und Beispiele
Maschinelles Lernen Made Easy: Die Vorteile von Amazon Recognition
Einführung zum Thema
Mit dem Aufkommen von Cloudtechnologien hat sich auch die Bereitstellung von Software und Services grundlegend verändert. Unternehmen können jetzt von "as a Service"-Lösungen profitieren, die schnell und skalierbar sind. Durch die Verwendung von Tools ohne oder mit geringem Code können Unternehmen Maschinelles Lernen problemlos in ihre Prozesse integrieren. In diesem Artikel werden wir uns auf eine konkrete Anwendung von Maschinellem Lernen für die Qualitätskontrolle konzentrieren und einen Einblick in Amazon Recognition geben, einen KI-Service von AWS.
Amazon Recognition: Ein Überblick
Amazon Recognition ist ein leistungsfähiger KI-Service von Amazon Web Services (AWS). Dieser Service ermöglicht die Erkennung bestimmter Objekte in Bildern und bietet Unternehmen die Möglichkeit, automatisierte Bildanalyse- und Erkennungsfunktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Mit Amazon Recognition können Unternehmen problemlos Bilderkennungsfunktionen implementieren, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
KTM: Eine Fallstudie zur Qualitätskontrolle
Um die Anwendung von Amazon Recognition für die Qualitätskontrolle zu demonstrieren, betrachten wir eine Fallstudie mit dem Unternehmen KTM, einem renommierten Hersteller von Motorrädern. In der Produktion von Motorradrahmen ist die Schweißqualität ein kritischer Faktor. Unvollständige Schweißnähte oder Schweißspritzer auf den Rahmen können zu Qualitätsmängeln führen. Die herkömmliche Methode zur Erkennung dieser Defekte ist zeitaufwändig und erfordert manuelle Inspektionen.
Herausforderungen bei der POC
Bei der Durchführung der Proof-of-Concept (POC)-Studie für KTM traten einige Herausforderungen auf. Die Beleuchtungsbedingungen in der Produktionsumgebung waren nicht ideal, was zu schwierigen Aufnahmebedingungen führte. Zusätzlich waren die Rahmen metallisch und spiegelnd, was die Aufnahmen weiter erschwerte. Aufgrund der hohen Produktionsgeschwindigkeit mussten die Defekte in Echtzeit erkannt werden. Darüber hinaus standen nur begrenzte Daten zur Verfügung, was die Erstellung eines zuverlässigen Modells erschwerte.
Vorteile von Amazon Recognition für POC
Amazon Recognition bietet eine benutzerfreundliche Umgebung, um POC-Projekte schnell und effizient umzusetzen. Durch die No-Code-Funktionalität können Unternehmen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse von den Möglichkeiten der KI profitieren. Die Plattform ermöglicht es, Bilder hochzuladen und manuell zu markieren, wo sich der Defekt befindet. Anschließend wird automatisch ein Modell erstellt, das die Defekte erkennt. Durch kontinuierliches Hinzufügen von Bildern und erneutes Training des Modells kann die Leistung sukzessive verbessert werden.
Datenaugmentation: Erweiterung des Datensatzes
Da KTM nur über einen begrenzten Datensatz verfügte, wurde eine Technik namens Datenaugmentation eingesetzt. Durch das künstliche Erzeugen von neuen Bildern mit geringfügigen Variationen konnte der Datensatz erheblich erweitert werden. Dies wurde erreicht, indem Bilder rotiert, verschoben, zugeschnitten oder gespiegelt wurden. Mit diesen Transformationsfunktionen konnte die Anzahl der Bilder deutlich erhöht werden, ohne dass zusätzliche manuelle Eingriffe erforderlich waren.
Verbesserung der Leistung des Modells
Um die Leistung des erzeugten Modells zu verbessern, wurde der Datensatz schrittweise erweitert und die Ergebnisse auf einem Testset evaluiert. Durch das Hinzufügen von mehr Bildern und Feinabstimmung der Algorithmen konnte eine hohe Präzision von 93 Prozent erreicht werden. Die erkennbaren Defekte wurden effizient identifiziert, was zu Kosteneinsparungen und höherer Qualität führte.
Einführung von No-Code-Umgebungen für POCs
Die No-Code-Umgebung von Amazon Recognition ermöglicht es Unternehmen, schnell POC-Projekte durchzuführen und die Machbarkeit von Ideen zu prüfen. Eine umfangreiche Programmierung ist nicht erforderlich, um erste Ergebnisse zu erzielen. Dies bietet Unternehmen die Möglichkeit, kostengünstig und effizient zu experimentieren und zu evaluieren, ob eine Investition in ein fortgeschrittenes Projekt sinnvoll ist.
Grenzen von No-Code-Umgebungen für fortgeschrittene Projekte
Obwohl No-Code-Umgebungen wie Amazon Recognition für POCs von unschätzbarem Wert sind, haben sie auch einige Einschränkungen. Bei komplexeren Projekten kann die Leistungsfähigkeit von No-Code-Tools begrenzt sein. Fortgeschrittene Anwendungen erfordern möglicherweise spezifische Anpassungen und komplexe Algorithmen, die nur durch traditionelle Programmierung erreicht werden können. Daher sollten Unternehmen die Einschränkungen von No-Code-Umgebungen für ihre spezifischen Anforderungen bewerten.
Weitere Ressourcen und Beispiele
Für Unternehmen, die mehr über die Anwendung von Maschinellem Lernen in der Fertigungsindustrie erfahren möchten, gibt es umfangreiche Ressourcen und Beispiele. Eine Marktstudie zum Thema Maschinelles Lernen in der Fertigung, ein Weißbuch über Qualitätskontrolle sowie ein Workshop-Angebot zur Ideengenerierung und Priorisierung von POCs sind verfügbar. Diese Ressourcen bieten wertvolle Einblicke und unterstützen Unternehmen bei der Umsetzung von KI-Projekten.
Hier finden Sie weitere Informationen und Beispiele.
Highlights:
- Amazon Recognition ermöglicht die effiziente Erkennung von Defekten in der Produktion.
- Die No-Code-Umgebung ermöglicht schnelle POCs ohne umfangreiche Programmierung.
- Durch Datenaugmentation kann der Datensatz erweitert und die Genauigkeit des Modells verbessert werden.
FAQ:
Q: Was ist Amazon Recognition?
A: Amazon Recognition ist ein KI-Service von AWS, der die Erkennung bestimmter Objekte in Bildern ermöglicht.
Q: Wie werden neue Bilder generiert, um den Datensatz zu erweitern?
A: Durch Datenaugmentationstechniken wie Rotation, Verschiebung und Farbtransformation können neue Bilder generiert werden.
Q: Sind No-Code-Umgebungen für alle Projekte geeignet?
A: No-Code-Umgebungen sind ideal für POCs, haben aber ihre Grenzen bei komplexeren Projekten, die spezifische Anpassungen erfordern.
Q: Gibt es weitere Ressourcen zum Thema?
A: Ja, es stehen eine Marktstudie, ein Weißbuch und ein Workshop-Angebot zur Verfügung. Weitere Informationen finden Sie hier.