Tulip Labore

Verbessern Sie Maschinenüberwachung mit ML at the Edge

Labs arbeitet mit dem Hardware-Team von Tulipzusammen, um KI und Machine Learning für die Erkennung von Anomalien am Netzwerkrand und andere potenzielle Anwendungsfälle einzubinden. Die automatische Erkennung von Ausreißern kann Mitarbeiter alarmieren und ihnen helfen, Risiken zu managen.

Verbinden Sie Ihre Maschinen

Verbesserung der Produktion mit ML Insights und Advanced Analytics

Das Labs-Team arbeitet an mehreren Projekten, darunter der Einsatz von Machine Learning (ML) zur Rationalisierung der Arbeitsabläufe von Bedienern. Ein weiteres zentrales Projekt ist der Einsatz von Process Mining und fortschrittlicher Analytik, um Ingenieuren bei der Automatisierung von Arbeitsschritten zu helfen und Erkenntnisse für die Optimierung von Abläufen zu gewinnen.

Analysieren Sie Produktionsdaten

MaschinenüberwachungAnomalie-Erkennung_Vibrations-Spitzenfrequenz

Erweiterung der Bediener mit RealWear und Hololens

Labs ermöglicht es Betreibern mit sprachgesteuerten Tulip Anwendungen, die Wearables verwenden, freihändige Operationen wie die Überprüfung von Dashboards und die Erfassung von Bildern durchzuführen.

Mehr sehen Applications

Freihändige Inspektion von 3D-gedruckten Teilen

Demokratisierung der Computervision Technologie

Ein zentrales Projekt der Labs war die Entwicklung von no-code Computervision Detektoren, die mit handelsüblichen Kameras und innerhalb von Tulip Apps funktionieren. Zu den Anwendungsfällen gehören die Erkennung von Anomalien, das automatische Lesen von Dokumenten und die automatische Verfolgung des Materialflusses.

Vision entdecken

Anomalie-Erkennung_Tulip Vision_Inspektion

Verbessern Sie Tulip Apps mit hyperpräziser räumlicher Intelligenz

Tulip und ZeroKey integrierte RTLS-Technologie mit Tulip Apps zur Automatisierung von Warnungen bei der Materialankunft und zur Analyse von Echtzeitdaten zum Materialstandort.

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