Raute hat die KI?gestützte Fehlererkennung in Produktionsumgebungen eingeführt, um die Ausnutzung von Rohmaterial zu verbessern. Mit dieser Lösung sind frühere und gleichmäßigere Qualitätsentscheidungen möglich. Zudem trägt sie zur Verbesserung der Ausbeute, Reduktion von Ausschuss und verbessertem Energieeinsatz bei.
In der furnierbasierten Holzwerkstoffproduktion hat die Fehlererkennung einen direkten Einfluss auf die Rohstoffausnutzung. Sie beeinflusst Sortier-, Kapp.-, Fräs- und Reparaturentscheidungen. Ungenaue oder ungleichmäßige Fehlererkennung führt zu unnötigem Verschnitt, geringerer Ausbeute und ineffizientem Energieeinsatz.
Die Raute?Analyser liefern Echtzeit?Qualitätsdaten zur Messung und Klassifizierung von Furnieren und Platten. Durch die Kombination visueller Fehlererkennung mit weiteren Messgrößen entsteht eine Grundlage für datengesteuerte Produktion.
Die KI-gestützte Fehlererkennung stärkt diese Rolle. Durch die Kombination industrieller Bildverarbeitung mit Deep-Learning-Modellen, die speziell für die Herstellung von furnierbasierten Holzwerkstoffen entwickelt wurden, können Raute-Analyzer die Holzfehler ? unabhängig von Holzart, Oberflächenbeschaffenheit und Produktionsbedingungen ? deutlich besser identifizieren. Die Systeme erstellen detaillierte ?Fehlerkarten? für die einzelnen Furniere und ermöglichen so präzisere und reproduzierbare Entscheidungen.
Der Bedarf für derartige Anwendungen steigt, da Hersteller mit unterschiedlicheren Rohmaterialien arbeiten. Die KI?gestützte Fehlererkennung basiert auf mehr als 50 Jahren Erfahrung und der Verarbeitung von über 50 Holzarten.
?Je variabler die Rohstoffe, desto teurer werden Fehler am Beginn des Prozesses?, sagt Markus Sirviö. ?Gleichmäßige Erkennung verbessert Ausbeute und Effizienz.?
Raute?Analyzer können in mehreren Fertigungsstufen eingesetzt werden, sowohl mit nassen, als auch trockenen Furnieren. Und auch in Reparaturprozessen. Rechtzeitige Erkennung verhindert, dass minderwertiges Material in energieintensive Prozesse gelangt.
Mit zunehmender Varianz der Rohstoffe werden KI?Analyser zu einem festen Bestandteil der Produktion und ermöglichen gleichmäßige, datenbasierte Qualitätsentscheidungen im Produktionsprozess.
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Markus Sirviö
Senior Director, Business Development Analyzers
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Markus Sirviö
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