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Edge Learning in der Logistik

Edge Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem die Verarbeitung auf dem Gerät oder “am Rande” (at the edge) des Ursprungsortes der Daten stattfindet, wobei eine Reihe von vortrainierten Algorithmen verwendet wird. Die Technologie ist einfach einzurichten und erfordert im Vergleich zu anderen KI-basierten Lösungen, wie z.B. Deep Learning, weniger Zeitaufwand und weniger Bilder für das Training.

Edge Learning ist die Lösung, die sowohl für Ingenieure geeignet ist, die Ausschau nach einer einfachen Möglichkeit zur Integration der Automatisierung in ihre Fertigungslinien halten als auch für erfahrene Automatisierungsingenieure, die regelmäßig regelbasierte industrielle Bildverarbeitungstools einsetzen. Dies macht die Technologie zu einer praktikablen Lösung für alle – vom Einsteiger in die Bildverarbeitung bis hin zum Experten – um eine Reihe von Anwendungen in der Fabrik und in verschiedenen Branchen zu bewältigen.

Im Folgenden wollen wir Ihnen ein konkretes Projekt im Bereich der Logistik vorstellen, in dem wir die Technologie des Edge Learnings einsetzen:

An der dargestellten Anlage werden Pappe und Plastikkisten voneinander getrennt. Die Kamera schaut auf die zu sortierenden Objekte und mit Hilfe von Edge Learning (KI-Tool) werden diese sortiert. Das Edge Learning Tool benötigt nur wenige Bilder für das Training (ca. 5-10 je nach Vielfalt der Produkte)

BHV // Edge Learning in der Logistik

An der dargestellten Anlage werden Pappe und Plastikkisten voneinander getrennt. Die Kamera schaut auf die zu sortierenden Objekte und mit Hilfe von Edge Learning (KI-Tool) werden diese sortiert. Das Edge Learning Tool benötigt nur wenige Bilder für das Training (ca. 5-10 je nach Vielfalt der Produkte)

Deep Learning

  • Hundert bis Tausende Bilder für Training erforderlich
  • Stunden bis Tage für die Verarbeitung erforderlich
  • Signifikantes Verständnis von Deep-Learning-Systemen und erforderlicher Programmierung

Edge Learning

  • Fünf bis zehn Bilder für das Training erforderlich
  • Sekunden bis Minuten für das Lernen erforderlich
  • Erfordert keine Erfahrung

Ihr Kontakt:

Andreas Zydek

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