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KI-gestützte Image Recognition bzw. Bilderkennung – Potenzial und Einsatz – Teil 2

KI-gestützte Bildanalyse-Tools sind echte Optimierungs- und Automatisierungstalente. Doch wo setze ich sie ein im Unternehmen? Wir geben euch Inspiration und Praxisbeispiele aus verschiedensten Bereichen.

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Beim Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist das Interesse vieler Unternehmer schnell geweckt. Sie schafft neue Möglichkeiten an Stellen, an denen Mensch und System bisher an ihre Grenzen stoßen.Besonders Bildanalyse-Systeme sind auf dem Vormarsch. Oft fehlt es jedoch an Inspiration. Wo könnte eine KI in meiner Firma eingesetzt werden zur Prozessoptimierung oder Automatisierung? Wo wird vielleicht mit Bildern gearbeitet, ohne dass es mir bewusst ist?

Dieser zweigeteilte Artikel liefert einige Beispiele aus dem Bereich KI via Bildanalyse bzw. Image Recognition aus verschiedensten Branchen und Firmenbereichen. Nicht alle genannten Systeme sind reine Bilderkennungs-Technologien, beinhalten diese aber mindestens.


TEIL 1 des Artikels ist HIER zu finden.


TEIL 2

Schutz und Sicherheit 

Ein alter Hut im KI-Sektor ist die Gesichtserkennung mittels Bildanalyse. Sie ist in den letzten Jahren erheblich besser geworden, wodurch auch Systeme und Geräte besser geschützt sind, da sie vor allem den Identitätsbetrug verhindern soll. Was für das Erkennen von Gesichtern funktioniert, klappt auch andersherum für das unkenntlich machen zum Schutz der Person. Mit KI-gestützter Bildanalyse können Personen im Bild anonymisiert werden. Für Sicherheitsingenieure erleichtert dies enorm den Arbeitsaufwand, da die eigentlich konkrete Auswertung des Materials schneller erfolgen kann. Die täglichen Aufgaben können dadurch sowohl in großem Maßstab als auch in hoher Komplexität bearbeitet werden.
Auch die Versicherungsbranche freut sich über KI-Zuwachs im Bildbereich z. B. zum Nachweis eines Besitzes, zum Schutz vor Identitätsbetrug oder auch zur Beurteilung von Schadensforderungen. Ein Beispiel aus dem Schadenmanagement wäre hier ein System  zur Kalkulation von Gebäudeschäden. Nach einem Unwetter können Beschädigungen erkannt werden mit Details wie Material oder Maß. So wird die Kommunikation des Problems zwischen Sachverständigem und Kunden verbessert. Ähnlich wird es auch in der Kfz-Branche gehandhabt. 
Sind Algorithmen die kompetenteren Anwälte? Eine künstliche Intelligenz der Plattform Lawgeex hat in einem Test 20 amerikanische Top-Anwälte bei der Analyse von Verträgen klar hinter sich gelassen. Der Test wurde in Zusammenarbeit mit Rechtsprofessoren der Stanford University, der Duke University School of Law und der University of Southern California durchgeführt. Bewertet wurden dabei die Genauigkeit und Dauer für das Durchleuchten von Verträgen. Ziel war es, innerhalb von vier Stunden fünf Geheimhaltungsverträge zu überprüfen und 30 rechtliche Probleme zu identifizieren. Der Algorithmus brauchte dafür lediglich 26 Sekunden und erreichte eine Genauigkeit von 94 Prozent. Die Vertragsanalyse ist eine für Anwälte tägliche Aufgabe. Entsprechende Tools könnten den Rechtsexperten zukünftig viel Arbeit abnehmen, z. B. beim Markieren wichtiger Abschnitte in den Dokumenten, sodass die Bearbeitung dieser im Anschluss gelingt.


Qualitätsmanagement in Produktion und Fertigung

KI-Technologien sind in vielen unterschiedlichen Unternehmensbereichen im Produktionsumfeld einsetzbar, von der Instandhaltung über die Logistik bis hin zur Produkt- und Prozessentwicklung oder Ressourcenplanung. In Aachen enstehte deshalb das Cognitive Manufacturing Lab – eine komplette Forschungsumgebung, die sich ganz der KI im Produktionsbereich widmet. Hier werden innovative Konzepte disziplinenübergreifend aus Sicht der Produktionstechnik, Künstlicher Intelligenz und Betriebswirtschaft simuliert und untersucht. Das große Ziel ist es, der KI mehr Resilienz in der Produktion zu ermöglichen. 
Bildverarbeitungssysteme in der Qualitätskontrolle spielen dabei eine zentrale Rolle. 2D- und 3D-Kameras erfassen zu untersuchende Objekte und sortieren diese. Durch die hohe Anzahl an Maschinendaten lernt die KI ständig dazu, um die Fehlerquote zu minimieren. So kann eine beliebig große Anzahl von Maschinen und Anlagen überwacht werden und z. B. der Wartungsbedarf automatisiert erkannt werden. Beispielhaft sei hier die auf Deep Learning basierende Bild­analyse-Software Cognex VisionPro ViDi zu nennen. Sie wurde speziell für die Fabrikautomation konzipiert und ist selbst den besten Qualitätsprüfern überlegen. Bestehend aus vier Tools lokalisiert sie bestimmte Merkmale, identifiziert diese und erkennt Abweichungen. Sie kann beispielsweise zur Segmentierung und Fehlererkennung, zur Klassifikation von Material und für anspruchsvolle OCR-Anwendungen, etwa mit verzerrtem Druck eingesetzt werden. Auch ästhetische Fehler werden erkannt z. B.  Kratzer auf einer dekorierten Oberfläche, eine unvollständige oder unsaubere Anordnung von Elementen oder problematische Webstellen in Textilien. 
Ein typisches Anwendungsbeispiel ist die Identifizierung und Klassifizierung von Zündkerzen. Statt auf Sichtprüfungen zu setzen, können die Hersteller nun auf die KI vertrauen. VisionPro ViDi verallgemeinert die Merkmale einer Zündkerze anhand ihrer Größe, Form und Oberflächenmerkmale. Der Ingenieur markiert einige Zündkerzen auf den Bildern, um die Software einzulernen. Dadurch werden einzelne Zündkerzen nach dem Training identifiziert und können gezählt werden. 
Ein zweites Beispiel ist die automatische Prüfung der Schweißnähte eines Motor-Kolbens. Diese sind extrem unterschiedlich, was die Erkennung von Abweichungen schwierig macht. Bestimmte Anomalien bzw. Schweißnahtfehler wie fehlende, zu kleine oder zu große Schweißnähte werden von Cognex VisionPro ViDi erkannt und aussortiert. 


E-Commerce

Eine der ersten Branchen, in der KI-Bilderkennungssysteme genutzt wurden, war der Onlinehandel. Im Sicherheitsbereich können diese genutzt werden zur Lager- und Ladenüberwachung oder zur Personalidentifikation und Situationserkennung. Im Lager selbst kann sie in Form von Robotern eingesetzt werden, die intelligente Warenverteilung regeln oder die Lagerbestandsanalyse und -vorhersage automatisieren z. B. für potenzielle out-of-stock-Produkte. 
Im Bereich Einkauf liegt das Hauptaugenmerk darauf, Produktinfos aus Model-Bildern zu extrahieren. So können Trends erkannt werden oder Artikel, die erneut produziert oder stärker vermarktet werden müssen. Besonders in der Modebranche kann damit die so genannte “Renner oder Penner-Abschätzung” für neue Kleidungsstücke getroffen werden.
Zur Verbesserung von Marketing und Vertrieb können aufgrund erhobener Daten personalisierte Empfehlungen z. B. ähnliche Produkte zu einem vom Kunden gesichteten Artikel gegeben werden. Zudem lässt sich die Kundenkommunikation verbessern. Insgesamt bekommt der User somit ein maßgeschneidertes Shopping-Erlebnis. 
Auch Konkurrenzanalysen lassen sich vereinfachen und automatisieren via Bilderkennung. So kann zum Beispiel der eigene Shop mit anderen Anbietern oder ein Produkt mit ähnlichen Produkten verglichen werden. Ableiten lassen sich daraus dann eine dynamische Preisgestaltung oder Kampagnensteuerung.   
Schon lang existieren zahlreiche, intelligente Lösungen im Bereich Image Recognition, die nun durch die Lernfähigkeit noch intelligenter geworden sind. Die Vielfalt an Erfindungen im Bereich der Bildanalyse via KI ist riesig und selbstverständlich handelt es sich hierbei nicht um eine vollständige Auflistung, sondern um einige interessante Beispiele. Deutlich wird jedoch, wie variabel die KI genutzt wird und dass fast jede Branche und jeder Firmenbereich von ihr profitiert, wenn sie gezielt eingesetzt wird. Gerade dort, wo schnell richtige Entscheidungen notwendig sind, oder Ressourcen gespart werden müssen, leistet die KI wertvolle Hilfe. Überall dort, wo die Informationslage komplex ist, wo großer Zeitdruck herrscht oder die Rahmenbedingungen ungünstig sind, passieren die meisten menschlichen Fehler. Ein KI-System zur Kontrolle, Optimierung oder als Assistent ist an dieser Stelle sinnvoll und nachhaltig wertvoll für den Workflow. Den Möglichkeiten sind keine Grenzen gesetzt, es bedarf lediglich Einfallsreichtum und etwas Mut. 


Für eine persönliche Beratung zum Thema Bilderkennung via KI können Sie uns gern kontaktieren. Wir beraten Sie individuell und finden eine effektive Lösung für Ihre Firma.

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