Ultralytics YOLO27:
18. März 2025

Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb

Entdecke, wie Vivity AI Modelle von Ultralytics YOLO für die industrielle Automatisierung einsetzt, um die Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten.

Vivity AI spart mit Ultralytics YOLO jährlich mehr als 5 Mio. $ im Industriebetrieb
Industry
Fertigung & Industrie
99,8 %
Erkennungsgenauigkeit bei der Erkennung industrieller Ausfälle
60 FPS
Echtzeitinferenz mit einer Fehlalarmrate von unter 0,1 %

Ultralytics YOLO-Modelle ermöglichten es Vivity AI, Lösungen für die industrielle Automatisierung in Echtzeit mit einer Genauigkeit der Objekterkennung von 99,8 %, weniger Fehlalarmen und erhöhter Sicherheit zu entwickeln.

Die industrielle Automatisierung ist entscheidend, um die Effizienz und Sicherheit an Arbeitsplätzen wie Werften, petrochemischen Anlagen und Produktionsstätten zu verbessern. Herkömmliche Überwachungssysteme sind jedoch häufig veraltet, was zu kostspieligen Ausfallzeiten und Sicherheitsrisiken führt. Vivity AI erkannte diese Herausforderungen und machte sich daran, eine auf Vision AI basierende Lösung zu entwickeln, um die Echtzeitüberwachung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und Betriebsausfälle zu verhindern.

Um die industrielle Überwachung zu optimieren, entwickelte Vivity AI Lösungen für Computer Vision mit Ultralytics YOLO-Modellen, die eine industrielle Automatisierung in Echtzeit ermöglichen. Zu den Innovationen von Vivity AI im Bereich der industriellen KI gehören beispielsweise die automatisierte Fehlererkennung, die vorausschauende Wartung und die Optimierung von Arbeitsabläufen. Damit können Unternehmen den Produktionsfortschritt verfolgen, Fehler erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt, und die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften gewährleisten.

Verbesserung der industriellen Automatisierung mit Computer Vision#

Produktionsunternehmen stehen regelmäßig vor Herausforderungen bei der Automatisierung und Sicherheitsüberwachung. Allein in Werften sind beispielsweise über 1.000 Subunternehmer und 20.000 Beschäftigte am Bau eines einzigen Schiffs beteiligt. Die manuelle Überwachung dieser umfangreichen Abläufe führt häufig zu Verzögerungen bei der Erkennung von Gefahren und erhöht dadurch das Risiko von Unfällen und kostspieligen Ausfallzeiten.

Vivity AI, ein führender Anbieter KI-gestützter Lösungen für die Produktion, entwickelte mit Ultralytics YOLO-Modellen Lösungen für Computer Vision, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Durch den Einsatz von Computer-Vision-Aufgaben wie der Objekterkennung können die Innovationen von Vivity AI Gefahren erkennen, Beschäftigte und Ausrüstung verfolgen sowie die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften gewährleisten. Dadurch verbessern sie die Effizienz und verringern Risiken in Umgebungen, in denen besonders viel auf dem Spiel steht.

Hindernisse für die industrielle Automatisierung: veraltete Technologie und Arbeitskräftemangel#

Bei Industrieumgebungen wie Werften und Fabriken für die Schwerindustrie kann die digitale Transformation kompliziert sein. Anders als bei geradlinigen Fertigungsprozessen umfassen diese Branchen dynamische, nichtlineare Arbeitsabläufe, wodurch die Einführung und nachhaltige Umsetzung von Automatisierung erschwert wird.

Zu den größten Sorgen zählen Risiken für Gesundheit, Sicherheit und Umwelt (HSE). In Werften und Fabriken kommen häufig schwere Maschinen und große bewegliche Teile zum Einsatz, wodurch Unfälle wahrscheinlicher werden. Ohne eine wirksame Echtzeitüberwachung können Sicherheitsvorfälle zu erheblichen Betriebsunterbrechungen und Gefahren am Arbeitsplatz führen.

Darüber hinaus können veraltete Infrastruktur und überholte Prozesse häufige Geräteausfälle, Probleme bei der Qualitätskontrolle und Herausforderungen bei der Einhaltung von Umweltvorschriften verursachen. Viele Produktionsanlagen sind nach wie vor auf manuelle Überwachung angewiesen, die ineffizient und fehleranfällig sein kann.

Unterdessen gibt ein weiterer wachsender Anlass zur Sorge: der Verlust qualifizierter Arbeitskräfte. Wenn ältere Generationen in den Ruhestand gehen, werden ihre Erfahrung und ihr Wissen nicht immer weitergegeben. Diese Lücke bei den Fachkräften erschwert die Aufrechterhaltung effizienter Abläufe.

Angesichts all dieser Herausforderungen erkannte Vivity AI den Bedarf an einem intelligenteren, KI-gestützten Ansatz, um diese Probleme zu bewältigen und die Lücken bei Automatisierung, Sicherheit und der Bewahrung von Wissen der Belegschaft zu schließen.

Implementierung von Vision AI in der Produktion: die Lösungen von Vivity AI#

Um die Echtzeitüberwachung in der Industrie zu ermöglichen, integrierte Vivity AI Ultralytics YOLO-Modelle in seine KI-gestützten Lösungen. Durch die Automatisierung zeitaufwendiger manueller Prozesse mithilfe von Computer-Vision-Aufgaben tragen diese Lösungen dazu bei, Effizienz, Zuverlässigkeit und Sicherheit am Arbeitsplatz zu verbessern.

Zu den wichtigsten Lösungen von Vivity AI gehören:

  • Dynamic Visual Intelligence (DVI): YOLO-Modelle verarbeiten Drohnenbilder mehrmals täglich, um Schiffssektionen zu erkennen und zu verfolgen, den Baufortschritt zu überwachen und Fehlausrichtungen zu identifizieren. Durch die Integration von CAD-Daten stellt das System sicher, dass die Platzierung der Sektionen den Arbeitsablaufplänen entspricht. Außerdem liefert es Echtzeitwarnungen bei Produktionsverzögerungen, sodass Teams Probleme beheben können, bevor sie zu Betriebsunterbrechungen führen.
  • Vivity Edge: Diese Plattform wurde für gefährliche Industrieumgebungen entwickelt und nutzt explosionsgeschützte, mit YOLO betriebene Kameras zur Überwachung von Anlagen rund um die Uhr. Sie führt Analysen in Echtzeit durch, erkennt frühe Anzeichen von Ausfällen und hilft bei der Optimierung von Wartungsplänen. Außerdem passt sie sich an schwierige Bedingungen wie Vibrationen, Nebel und Blendung an, um eine präzise Überwachung und die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften zu unterstützen.

Abb. 1 Ultralytics YOLO wird verwendet, um Schiffssektionen in Drohnenbildern zu erkennen.

Warum Ultralytics YOLO-Modelle wählen?#

Vivity AI entschied sich aufgrund der hohen Genauigkeit, der schnellen Verarbeitung und des effizienten Trainings im Vergleich zu anderen Vision-AI-Modellen für Ultralytics YOLO-Modelle. YOLO ermöglicht die Objekterkennung in Echtzeit, was für die industrielle Automatisierung entscheidend ist, da Verzögerungen kostspielig sein können.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die längere Trainings zeiten und mehr Rechenleistung benötigen, lieferten YOLO-Modelle den Lösungen von Vivity AI eine Erkennungsgenauigkeit von 99,8 % bei geringer Latenz. Die Fähigkeit, komplexe visuelle Daten aus Umgebungen wie Werften und Schwerindustriebetrieben zu verarbeiten, machte YOLO zur idealen Wahl für eine skalierbare industrielle Überwachung und Sicherheitsüberwachung in Echtzeit.

Mit YOLO jährlich über 5 Mio. US-Dollar eingespart#

Die mit Ultralytics YOLO entwickelten Computer-Vision-Lösungen von Vivity AI haben in mehreren Branchen eine erhebliche Wirkung erzielt.

Im Schiffbau hat die Lösung Dynamic Visual Intelligence (DVI) beispielsweise die Effizienz verbessert, indem sie eine schnellere Bestimmung des Standorts von Schiffssektionen ermöglicht und dadurch jährlich 2 Mio. US-Dollar einspart. Darüber hinaus trägt sie durch die Optimierung der Verfolgung des Schiffszusammenbaus zu jährlichen Einsparungen von 3 Mio. US-Dollar bei.

In der Produktion und der petrochemischen Industrie hat die Vivity Edge Platform auf ähnliche Weise Umsatzverluste von nahezu 2 Mio. US-Dollar pro ungeplanter Abschaltung verhindert und bei der Einführung in der gesamten Anlage zusätzliche Produktivitätssteigerungen von 300.000 US-Dollar erzielt.

Mit einer Genauigkeit von nahezu 100 % bei der Erkennung von Ausfällen und einer Fehlalarmrate von unter 0,1 % ermöglicht Vivity Edge eine optimierte Überwachung und sofortige Warnmeldungen. Dadurch können Techniker potenzielle Probleme proaktiv beheben und Ausfallzeiten minimieren.

Letztendlich machen die YOLO-gestützten Lösungen von Vivity AI mit einer Inferenz in Echtzeit bei 60 FPS (Bilder pro Sekunde) industrielle Abläufe zuverlässiger und produktiver.

Digitale Transformation durch Computer Vision vorantreiben#

Mit Blick auf die Zukunft setzt sich Vivity AI dafür ein, die betriebliche Effizienz, Sicherheit und Einhaltung von Umweltvorschriften für seine globalen Partner weiter zu verbessern. Durch den kontinuierlichen Einsatz fortschrittlicher Technologien für Computer Vision und maschinelles Lernen möchte das Unternehmen Unternehmen aus der Chemie-, Energie- und Produktionsbranche dabei unterstützen, ihre Ziele der digitalen Transformation zu erreichen.

Während Vivity AI seine KI-gestützten Lösungen weiter verfeinert und ausbaut, konzentriert sich das Unternehmen darauf, Innovationen voranzutreiben und die industrielle Automatisierung und Optimierung mit Werkzeugen wie den Ultralytics YOLO-Modellen zu unterstützen.

Möchtest du erfahren, wie Vision AI dein Unternehmen verbessern kann? Sieh dir unser GitHub-Repository an, um zu erfahren, wie die KI-Lösungen von Ultralytics Innovationen wie KI im Gesundheitswesen und Computer Vision in der Produktion vorantreiben. Erfahre mehr über unsere YOLO-Modelle und Lizenzoptionen und mache heute den ersten Schritt hin zu einer intelligenteren Automatisierung.

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Häufig gestellte Fragen

  • Ultralytics-YOLO-Repositorys werden standardmäßig unter der AGPL-3.0-Lizenz veröffentlicht. Diese von der OSI anerkannte Lizenz richtet sich an Studenten, Forscher und Enthusiasten, fördert offene Zusammenarbeit und verlangt, dass jede Software, die AGPL-3.0-Komponenten verwendet, ebenfalls als Open Source veröffentlicht wird. Das sorgt zwar für Transparenz und fördert Innovationen, ist aber möglicherweise nicht für kommerzielle Anwendungsfälle geeignet.

    Wenn dein Projekt die Einbettung von Ultralytics-Software und KI-Modellen in kommerzielle Produkte oder Dienstleistungen umfasst und du die Open-Source-Anforderungen der AGPL-3.0 umgehen möchtest, ist eine Unternehmenslizenz ideal.

    Vorteile der Unternehmenslizenz:

    • Kommerzielle Flexibilität: Du kannst den Ultralytics-YOLO-Quellcode und die Modelle ändern und in proprietäre Produkte integrieren, ohne die AGPL-3.0-Anforderung erfüllen zu müssen, dein Projekt als Open Source zu veröffentlichen.
    • Proprietäre Entwicklung: Du erhältst vollständige Freiheit bei der Entwicklung und Verbreitung kommerzieller Anwendungen, die Ultralytics-YOLO-Code und -Modelle enthalten.

    Um eine reibungslose Integration sicherzustellen und Einschränkungen durch die AGPL-3.0 zu vermeiden, kannst du über das bereitgestellte Formular eine Ultralytics-Unternehmenslizenz anfordern. Unser Team unterstützt dich dabei, die Lizenz auf deine spezifischen Anforderungen zuzuschneiden.

  • Welches Modell du wählst, hängt von den Anforderungen deines Projekts ab, einschließlich Leistung, Genauigkeit, Zielplattform und Hardwareeinschränkungen. Für die meisten neuen Projekte wird Ultralytics YOLO26 als Ausgangspunkt empfohlen, da es die neuesten Verbesserungen bei Geschwindigkeit, Genauigkeit, Exportierbarkeit und der Unterstützung mehrerer Aufgaben bietet.

    Frühere YOLO-Modellfamilien bleiben für Teams mit bestehenden Arbeitsabläufen oder Kompatibilitätsanforderungen verfügbar.

    Wenn du neu startest, wähle zunächst YOLO26 und führe anschließend Benchmarks mit kleineren oder größeren Varianten durch, um das richtige Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für deine Bereitstellungsumgebung zu finden.

  • Ultralytics-YOLO-Modelle sind eine Familie von Computer-Vision-Modellen für Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Posenschätzung und die Erkennung ausgerichteter Objekte. YOLO26 ist die neueste stabile Version und wird für die meisten neuen Projekte empfohlen. Frühere YOLO-Versionen bleiben für Teams mit bestehenden Arbeitsabläufen oder Kompatibilitätsanforderungen verfügbar.

  • Ultralytics-YOLO-Modelle sind Computer-Vision-Architekturen, die zur Analyse visueller Daten aus Bildern und Videos entwickelt wurden. Diese Modelle können für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Posenschätzung, Verfolgung, Instanzsegmentierung und die Erkennung ausgerichteter Objekte trainiert werden.

    Die aktuelle Ultralytics-YOLO-Modellfamilie ist YOLO26; frühere YOLO-Versionen sind für bestehende Arbeitsabläufe verfügbar.

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