Ondanks alle verschillen tussen markten zijn de uitdagingen vergelijkbaar. Al onze klanten zijn op zoek naar het optimaliseren van repeteerbare processen door de inzet van nieuwe technologie. Complexe kwaliteitsbeoordelingen waarin meerdere kenmerken samen een score bepalen worden nog veelal uitgevoerd door getrainde mensen. Die taak is mentaal zwaar, duur en de resultaten verschillen onderling en in de tijd. Juist in deze omstandigheden onderscheidt beeldherkenning op basis van AI zich van de traditionele beeldherkenning of manuele visuele inspectie.

Haal meer uitdagingen en plezier uit je werk met AI

25% van de inspectiefouten bij fabricageprocessen bestaan uit onterechte identificaties van niet bestaande defecten of gemiste identificaties van wel bestaande defecten. Met name bij complexe kwaliteitsbeoordelingen schieten manuele visuele inspecties tekort. Met beeldherkenning door automatisering van manuele visuele inspecties lossen we deze problemen met inspectiefouten op. Met behulp van AI kunt u objecten detecteren, segmenteren, classificeren en lokaliseren om ze vervolgens te beoordelen en te labelen aan de hand van specifieke criteria. Zo verhoogt u de kwaliteitsstandaard door de kennis en ervaring van uw medewerkers onder te brengen in algoritmen. Maar ook de productiviteit van uw inspecties wordt verhoogd door efficiënte, nauwkeurige, consistente en transparante productbeoordelingen.

Daarnaast creëert u meer inzicht in uw proces, waardoor u kunt innoveren op basis van een continue datastroom. Dat geeft u focus, waarmee wij samen het verschil kunnen maken. digitalNXT Vision is een krachtig hulpmiddel om manuele visuele inspecties te automatiseren en bestaat uit een omgeving waar u zelf of samen met ons de modellen kunt ontwikkelen, trainen en draaien. In het portaal monitort en verbetert u de prestaties van de modellen en faciliteert u de integratie met andere IT-applicaties. Zo beschikt u over een technisch geavanceerde omgeving om met intelligente beeldherkenning complexe kwaliteitsbeoordelingen op het gewenste niveau uit te voeren. Hiermee haalt u meer uitdagingen en plezier uit uw werk en versterkt u op structurele wijze uw marktpositie.

Beeldherkenning succesvol implementeren in 4 stappen

Beeldherkenning op basis van AI is praktisch toepasbaar in vrijwel iedere markt. In slechts vier concrete stappen implementeert u digitalNXT Vision voor uw organisatie:

Use-case introductie

Een (online) kennismaking en use-case introductie.

Use-case validatie

Een 1-daagse workshop waarin we de technische en financiële haalbaarheid van de use-case toetsen.

Onboarding

Tastbare eerste resultaten waarmee we de business case valideren en feedback ophalen.

MVP

Ontwikkeling van het Minimum Viable Product (MVP) en uitrol over de verschillende locaties.

Use-case introductie

Een (online) kennismaking en use-case introductie.

Use-case validatie

Een 1-daagse workshop waarin we de technische en financiële haalbaarheid van de use-case toetsen.

Onboarding

Tastbare eerste resultaten waarmee we de business case valideren en feedback ophalen.

MVP

Ontwikkeling van het Minimum Viable Product (MVP) en uitrol over de verschillende locaties.

Partners van wereldklasse

Complexe vraagstukken van klanten kunnen we alleen oplossen door samenwerking binnen een ecosysteem van excellente partners. Samen beheersen we de complete keten van business processen én innovatieve technologieën.

LEES MEER OVER ONZE PARTNERS 

Microsoft logo

Meer informatie?

Neem contact op met John Koot.

Stuur een mail Maak een connectie
John Koot - Sales and Marketing Director - OrangeNXT

Wil jij werken met beeldherkenningstechnieken, ML en AI?

Werken met beeldherkenningstechnieken, ML en AI vraagt van jou expertise, inventiviteit en een doelgerichte instelling. Als lid van ons team data engineers en data scientists draag je direct bij aan het succes van onze klanten.

Bezoek onze vacature website