November 20, 2025
Erfahren Sie, warum Unternehmen die Computer Vision nicht ignorieren. Entdecken Sie, wie Vision AI Bilder und Videos in Erkenntnisse verwandelt, die zu intelligenteren Entscheidungen führen.
Viele Unternehmen haben mit sich wiederholenden, zeitaufwändigen Prozessen in ihrem Tagesgeschäft zu tun. Diese Aufgaben erfordern häufig, dass Menschen visuelle Informationen wiederholt beobachten, überprüfen oder analysieren.
Ob es darum geht, die Produkte in den Regalen zu verfolgen, medizinische Bilder zu prüfen, die Aktivitäten in einem Lager zu überwachen oder dafür zu sorgen, dass ein Arbeitsplatz sicher bleibt - all diese Aufgaben erfordern ständige Aufmerksamkeit. Selbst die erfahrensten Teams können Details übersehen, wenn die Dinge ständig in Bewegung sind.
Da künstliche Intelligenz (KI) immer zugänglicher wird, setzen viele Unternehmen auf Computer Vision, ein Teilgebiet der KI, das es Maschinen ermöglicht, Bilder und Videos zu interpretieren. KI ermöglicht es, visuelle Aufgaben zu automatisieren und alltägliches Bildmaterial in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln.
Branchen wie das Gesundheitswesen, der Einzelhandel, die Logistik und die Robotik haben die Vorteile bereits erkannt. Computer Vision hilft Teams, effizienter zu arbeiten, Fehler zu reduzieren und Entscheidungen mit größerer Sicherheit zu treffen.
Sie spielt auch eine wichtige Rolle bei den langfristigen Produktivitätsgewinnen, die durch KI erzielt werden können. Tatsächlich könnten KI-Systeme die Produktivität in Unternehmen jährlich um bis zu 4,4 Billionen US-Dollar steigern.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Computervision zu intelligenteren Entscheidungen führen kann und warum das Ignorieren von Computervision zu verpassten Chancen führen kann. Legen wir los!
Computer Vision ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der künstlichen Intelligenz, angetrieben von intelligenteren und leistungsfähigeren Algorithmen, die Maschinen helfen, die Welt durch Bilder und Videos zu verstehen.
Insbesondere Modelle wie Ultralytics YOLO11 und das kommende Ultralytics YOLO26 unterstützen Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Bildklassifizierung, die Maschinen bei der Analyse visueller Informationen helfen.
So wird die Objekterkennung verwendet, um bestimmte Objekte in einem Bild zu finden und zu lokalisieren, die Instanzsegmentierung identifiziert Objekte und umreißt sie auf Pixelebene, und die Bildklassifizierung weist Etiketten auf der Grundlage des Bildinhalts zu. Aber wie funktioniert das eigentlich?
Modelle wie YOLO11 und YOLO26 können anhand von Datensätzen, die Beispiele für die Objekte oder Szenen enthalten, die für ein Unternehmen wichtig sind, individuell trainiert oder feinabgestimmt werden. Diese Datensätze enthalten Bilder, die mit Beschriftungen versehen sind, die dem Modell zeigen, wonach es suchen soll.
Während des Trainings lernen diese Modelle, die mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzen (wie z. B. Faltungsneuronalen Netzen oder CNNs) aufgebaut und mit überwachten maschinellen Lernverfahren trainiert werden, visuelle Merkmale und Objektmuster aus den Datensätzen. Nach ausreichendem Training des Modells kann dieses verallgemeinert werden und ähnliche Muster in neuen, ungesehenen Bildern erkennen.
In Branchen wie der Fertigung, der Logistik, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel werden täglich riesige Mengen an visuellen Daten durch Kameras, Sensoren und andere Geräte erfasst. Das Erstaunliche daran ist, dass ein Großteil dieser Informationen nie genutzt wird.
Wenn Unternehmen diese Daten übersehen, entgehen ihnen Erkenntnisse, die ihren Betrieb reibungsloser machen, vermeidbare Probleme verhindern und neue Wachstumschancen aufzeigen könnten.
Hier sind einige der alltäglichen Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, weil sie die Computer Vision ignorieren:
Nachdem wir nun besser verstanden haben, was Computer Vision ist und wie sie funktioniert, wollen wir untersuchen, wie sie einen echten, messbaren Wert für Unternehmen schaffen kann.
Hier ein genauerer Blick auf die Vorteile, die sie in verschiedenen Bereichen bietet:
Als Nächstes wollen wir uns ansehen, wie verschiedene Branchen die Computer Vision einsetzen und welche Auswirkungen sie auf ihre täglichen Abläufe hat.
Im Einzelhandel geht es heute um weit mehr als um Regale und Kassentische. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und visuellen Daten finden Einzelhändler neue Wege, um tägliche Aufgaben zu rationalisieren, die Genauigkeit zu verbessern und die steigenden Kundenerwartungen zu erfüllen. Computer Vision wird für eine Vielzahl von Aktivitäten eingesetzt, von der Verfolgung der Produktverfügbarkeit in den Regalen bis hin zur Analyse des Kundenverkehrs und der Optimierung des Ladenlayouts.
Ein hervorragendes Beispiel kommt von Walmart, einem der größten Einzelhändler der Welt. Walmart setzt Computer Vision in mehr als 1.000 Filialen ein, um die Kassenaktivitäten zu überwachen und Verluste zu reduzieren.
KI-gesteuerte Kameras analysieren das Geschehen an den Selbstbedienungskassen und an den Kassen mit Personal und können erkennen, wenn ein Artikel am Scanner vorbeigeht, ohne gescannt zu werden. Wenn das passiert, alarmiert das System einen Mitarbeiter, damit er eingreifen und das Problem beheben kann.
Dies trägt dazu bei, Verluste durch Diebstahl, Scanfehler oder einfaches menschliches Versagen zu reduzieren, die sich im Einzelhandel jedes Jahr auf Milliarden von Dollar summieren können.
In der Fertigung ist Präzision für die Herstellung hochwertiger Produkte unerlässlich. Mit Hilfe der Computer Vision können Hersteller höhere Qualitäts- und Effizienzstandards erreichen, ohne die Produktion zu verlangsamen. Durch die Erkennung von Defekten an den Montagelinien und die Überwachung der Sicherheit der Mitarbeiter machen diese Systeme Qualitätskontrollen schneller, einheitlicher und zuverlässiger.
Interessanterweise setzen auch bekannte Automarken die Computer Vision ein, um ihre Produktionslinien zu modernisieren. Toyota zum Beispiel nutzt ein auf Deep Learning basierendes Bildverarbeitungssystem, um seine Fahrzeuginspektion zu automatisieren.
Früher war das Unternehmen auf manuelle Kontrollen angewiesen, die langsam und fehleranfällig waren. Heute erfasst ein mit 17 hochauflösenden Kameras und fortschrittlicher Beleuchtung ausgestattetes System detaillierte Bilder von jedem Fahrzeug und überprüft mehr als 80 Spezifikationen in Echtzeit. Das Ergebnis sind schnellere Inspektionen, höhere Genauigkeit, niedrigere Kosten und gleichbleibend hohe Qualität in der gesamten Produktionslinie.
Auch im Gesundheitswesen sind große Fortschritte zu verzeichnen, da die Computer Vision in den klinischen Alltag Einzug hält. In der Medizin sind Präzision und Timing von entscheidender Bedeutung, und die Computer-Vision-Forschung und die KI-gesteuerte Bildanalyse ermöglichen es den Ärzten, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Dies gilt für viele Bereiche des Gesundheitswesens. Nehmen Sie zum Beispiel die Augenheilkunde. Am Moorfields Eye Hospital im Vereinigten Königreich haben Forscher RETFound entwickelt, eines der ersten KI-Grundlagenmodelle in der Medizin und das erste in der Augenheilkunde.
Das Modell wurde anhand von 1,6 Millionen Netzhautbildern mit Hilfe von selbstüberwachtem Lernen trainiert und ist in der Lage, sehkraftbedrohende Krankheiten wie diabetische Retinopathie und Glaukom zu erkennen und auf der Grundlage von subtilen Hinweisen in der Netzhaut sogar allgemeinere systemische Krankheiten wie Herzversagen, Schlaganfall und Parkinson vorherzusagen.
Wenn es darum geht, Computer Vision in Ihre Geschäftsabläufe zu integrieren, ist nicht immer eine komplette Überholung erforderlich. Ein einfacher erster Schritt besteht darin, sich anzusehen, was Sie bereits haben.
Die meisten Unternehmen verfügen bereits über die benötigten Rohdaten. Die wahre Chance liegt darin, zu erkennen, wie diese Daten einen sinnvollen Wert schaffen können.
Wer klein anfängt, schafft oft die größten Durchbrüche. Ein einfaches Projekt, wie die Verwendung eines vorab trainierten Modells zur Überwachung von Lagerbeständen oder zur Verbesserung grundlegender Überwachungsdaten, kann schnell messbare Ergebnisse liefern. Diese ersten Erfolge reduzieren Fehler, sparen Zeit und helfen den Teams, Vertrauen in die Möglichkeiten von KI aufzubauen.
Einige aktuelle Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz definieren die Nutzung visueller Daten durch Unternehmen neu. Bis vor kurzem beruhte die KI-Verarbeitung größtenteils auf Cloud-Computing, bei dem Bilder und Videos zur Analyse an entfernte Server gesendet wurden.
Dieser Ansatz war effektiv, führte aber zu Verzögerungen, verstärkte Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und hing von starken Internetverbindungen ab. Diese Einschränkungen erschwerten den Einsatz von Computer Vision in Situationen, die sofortige Reaktionen erfordern.
Die Entwicklung hin zum Edge Computing beschleunigt heute die Einführung von KI. Hochmoderne Bildverarbeitungsmodelle wie YOLO11 und das kommende YOLO26 können jetzt direkt auf kleinerer Hardware auf dem Gerät ausgeführt werden.
Das bedeutet, dass die Systeme visuelle Informationen sofort verarbeiten und auch ohne ständige Internetverbindung arbeiten können. Das Ergebnis ist eine schnellere Erkennung, größere Zuverlässigkeit und mehr Kontrolle über sensible Daten. Mit der fortschreitenden Verbesserung der Edge-KI können Unternehmen von der langsamen Stapelverarbeitung auf Echtzeit-Intelligenz in der Robotik, der Fertigung, dem Einzelhandel, der Logistik und vielen anderen Umgebungen umstellen.
Computer Vision verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe beobachten und Entscheidungen treffen. Durch die effektivere Nutzung visueller Daten können Unternehmen effizienter arbeiten, Fehler reduzieren und die Qualität ihrer täglichen Prozesse verbessern. Mit einem besseren Einblick in ihre Arbeitsabläufe können Unternehmen Entscheidungen treffen, die zeitnah und fundiert sind und auf realen Betriebsdaten beruhen.
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