Automatische Identifikation und Bewertung von Altteilen 

Altteile werden sicher und schnell erkannt - auch ohne Identifikationsmarker. Aktuelle Erkenntnisse aus der Forschung ermöglichen die Identifikation verschiedenster gebrauchter Objekte.

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Identifikation von Altteilen am Beispiel vom Automotive Aftermarket (Projektpartner C-ECO)

Sieht anders aus – ist gleich. Sieht gleich aus – ist anders.

Bis zu sieben Prozent aller Altteile werden jährlich aussortiert, statt sie für das Remanufacturing wiederaufzubereiten. Ein KI-basiertes Assistenzsystem macht die Identifikation von Altteilen robuster und rentabler.

KI-unterstütztes Assistenzsystem zur teilautomatisierten Verlesung von gebrauchten Bauteilen
© Fraunhofer IPK/ Larissa Klassen
KI-unterstütztes Assistenzsystem zur teilautomatisierten Verlesung von gebrauchten Bauteilen
Auch gebrauchtes OP-Besteck wird vom KI-unterstützten Assistenzsystem schnell und präzise erfasst.
© Charité CFM Facility Management GmbH
Auch gebrauchtes OP-Besteck wird vom KI-unterstützten Assistenzsystem schnell und präzise erfasst.

Kein gebrauchtes Objekt sieht aus wie das andere. Altteile sind immer einzigartig und deswegen so schwer zu identifizieren. Rost, Verschmutzung oder fehlende Teile sind nur ein paar Beispiele für die vielen Herausforderungen.

 

In Deutschland werden jährlich bis zu sieben Prozent aller Altteile aussortiert, weil sie nicht identifiziert werden können. Zusammen mit einer hohen Varianz an Produkten ist die eindeutige Identifikation eine sehr große Herausforderung.

Wie identifiziert man ein Bauteil, das seine besten Jahre hinter sich hat? Durch die hohe Vielfalt und teilweise Verschmutzung und Deformation der Produkte gestaltet sich das Verlesen oftmals schwierig und muss individuell sowie manuell gehandhabt werden. 

Wir am Fraunhofer IPK befassen uns schon seit Langem mit der bildbasierten, markerlosen Identifikation von Objekten aller Art. Die Bestimmung von Altteilen spielt dabei in vielen Projekten eine entscheidende Rolle und ist ein sehr spannendes Forschungsfeld. Dabei betrachten wir immer die ganzheitliche Aufgabe: von der Datenaufnahme bis zur Anwendung. Wir haben eine KI-basierte Technologie entwickelt, die Objekte zuverlässig identifiziert und dabei folgende Vorzüge vereint:

  • eine intelligente Kombination von verschiedenen Aufnahmeperspektiven
  • bei gleichzeitiger Nutzung von 2D- und 3D-Daten der Altteile und
  • dabei unabhängig von Zustand und Markern.

Aus verschiedenen Perspektiven werden Aufnahmen zusammengeführt, die Informationsgewinnung erfolgt in Relation zur Perspektive. Somit kann die KI-Technologie für die Identifikation auf umfangreiche Informationen über das Objekt zurückgreifen. Zusätzlich werden auch Tiefeninformationen verarbeitet. Diese liefern eine weitere Dimension von Merkmalen, die texturunabhängig sind und einem Objekt zugeordnet werden können.

Die KI lernt selbstständig mit jeder Anwendung. Sie kann sich automatisch an neue Objekte und veränderte Umgebungsbedingungen anpassen und verbessert sich kontinuierlich. Die Erweiterung der Informationsbasis um Tiefendaten, zusammen mit unterschiedlichen Blickwinkeln und Perspektiven, ergibt einen einzigartigen Ansatz zur Identifikation von Altteilen. Prozesse werden digital unterstützt und dokumentiert. Eine interne Studie des Fraunhofer IPK zeigt, dass durch die bildbasierte Identifikation rund 98,99 Prozent der Objekte erkannt werden. 

Die Verbindung von menschlichem Know-how und KI-basierter Erkennung ergibt einen neuen, innovativen und ganzheitlichen Ansatz für das Remanufacturing – ein zukunftsweisendes Vier-Augen-Prinzip aus Mensch und KI-Assistenzsystem.

Für diese Branchen ist die Lösung interessant:

  • Logistik
  • Abfallwirtschaft
  • Einzelhandel (insbesondere Elektronikfachhandel) 
  • Automotive
  • Kreislaufwirtschaft 

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