Machine Learning gibt Hinweis auf Verschmutzungen und Schäden in der Neufahrzeuglogistik
Ein führender deutscher Automobilhersteller nutzt KI-gestützte Drohneninspektionen, um Transportschäden und Verschmutzungen an Neufahrzeugen automatisch zu erkennen. Durch Machine-Learning-Analyse von 4K-Bildmaterial werden über 90 % der Fälle zuverlässig identifiziert – nachhaltig, effizient und ohne zusätzliche Lackierungen.
Herausforderung
Einer der größten deutschen Automobilhersteller stand vor dem Problem, dass bei dem Transport von Neufahrzeugen regelmäßig Schäden oder Verschmutzungen auftreten. Diese müssen schnellstmöglich erkannt und vor der Auslieferung behoben werden. Aktuelle Präventionsmaßnahmen sind vor allem hinsichtlich Nachhaltigkeit nicht angemessen und sollen daher abgeschafft werden.
Lösung
In der gesamten Logistikkette fliegen regelmäßig Drohnen über die Fahrzeuge, um sie mit hochauflösendem Bildmaterial zu dokumentieren. Mithilfe von Machine-Learning-Methoden werden diese Aufnahmen auf Beschädigungen und Verschmutzungen untersucht und entsprechende Maßnahmen eingeleitet.
Mehrwert
- Robuste Erkennung von Schäden und Verschmutzungen mit über 90%
- Verringerung von Neulackierungen
Highlights
- GPU beschleunigte Verarbeitung von 4K Videomaterial
- Autonome Drohnenflüge anhand von GPS-Wegpunkten
- State-of-the-Art Object Recognition
- Fahrzeug-Identifikation per QR-Code als Nebenprodukt
