MIS-AGENT
KI-gestützte autonome Systeme - Autonome mobile Roboter und intelligente Navigationslösungen
Autonome mobile Roboter und intelligente Navigationslösungen
Cloud Deep Learning Edge Deployment OTA Remote-Update E2E End-to-End
Hauptmerkmale
- • Infrastruktur - Aurora Cloud Deep Learning
- • Prozess - Datenerfassung → Labeling → Training → Deployment → Update
- • Datenverwaltung - Zentral, teambasiert (Annotator/Reviewer)
- • Modellfähigkeiten - Objekterkennung, Klassifizierung, Anomalieerkennung
WIE FUNKTIONIERT ES?
So funktioniert es
01
Datenerfassung & Labeling
Teams arbeiten auf der zentralen Datenmanagement-Plattform mit Annotator- und Reviewer-Rollen zusammen.
02
Cloud-Modelltraining
Die Aurora Cloud Deep Learning Infrastruktur trainiert Modelle für Objekterkennung, Klassifizierung und Anomalieerkennung.
03
Deployment & Update
Trainierte Modelle werden sicher auf Edge-Plattformen bereitgestellt und remote ohne Vor-Ort-Besuch aktualisiert.
ANWENDUNGSBEREICHE
Anwendungsbereiche
QUALITÄTSKONTROLLE
Qualitätskontrolle
- Oberflächenfehlererkennung
- Maßhaltigkeitskontrolle
- Montageverifizierung
KLASSIFIZIERUNG & ZÄHLUNG
Klassifizierung & Zählung
- Produktklassifizierung
- Bestandszählung
- Anomalieerkennung
VOM POC ZUR PRODUKTION
Vom PoC zur Produktion
- Verhindert das Steckenbleiben in der PoC-Phase
- Schnelle Modelliteration
- Kontinuierliche Verbesserung durch Remote-Updates
TECHNISCHE INFRASTRUKTUR
Felderprobte Technologiearchitektur
Technische Daten
| Infrastruktur | Aurora Cloud Deep Learning |
| Prozess | Datenerfassung → Labeling → Training → Deployment → Update |
| Datenverwaltung | Zentral, teambasiert (Annotator/Reviewer) |
| Modellfähigkeiten | Objekterkennung, Klassifizierung, Anomalieerkennung |
| Deployment | Sicheres Edge-Deployment |
| Update | Remote - ohne Vor-Ort-Besuch |
WARUM MIS-AGENT?
Merkmale, die im Feld den Unterschied machen
Komplexe industrielle Umgebungen benötigen Systeme, die nicht nur Befehle ausführen, sondern wahrnehmen, entscheiden und sich anpassen.
- • Aurora Cloud Deep Learning
- • Datenerfassung → Labeling → Training → Deployment → Update
- • Zentral, teambasiert (Annotator/Reviewer)