Erprobt am Rand
Von der Beseitigung von Fehlern bei der Produktion über die Steuerung der städtischen Infrastruktur bis hin zur Lösung der schwierigsten visuellen Herausforderungen – sehen Sie, wie unsere Deep-Learning-Plattform die größten visuellen Herausforderungen bewältigt und sofortige Erfolge erzielt.
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Qualitätskontrolle in einer hochmixigen Fertigung meistern: Schnelle Umrüstungen und >99%-ige Genauigkeit bei TaerosolDie Auftragsfertigung und die häufigen Produktwechsel bedeuteten früher eine ständige Herausforderung bei der Bewältigung von Qualitätssicherungsengpässen. Entdecken Sie, wie Taerosol seine Kosmetiklinie mit einem schnell anpassungsfähigen KI-System ausgestattet hat, das über 99 % der komplexen Etiketten- und Verpackungsfehler erkennt.
Lesen Sie den FallKosmetische Produktion Qualitätskontrolle
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Rogue-Kanister eliminieren: Hochgeschwindigkeits-QA in der GetränkeherstellungEin globaler Getränkehersteller hat 15 Jahre lang versucht, “verrückte Dosen” auf seinen Hochgeschwindigkeits-Füllanlagen zuverlässig zu erkennen. Entdecken Sie, wie MarshallAI ein Edge-Vision-System mit minimaler Latenz einsetzte, um 2.500 Dosen pro Minute zu inspizieren und so unzureichende Produkte sowie kostspielige mechanische Störungen mit nahezu perfekter Präzision zu verhindern.
Lesen Sie den FallGetränkeindustrie Qualitätskontrolle
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Qualitätskontrolle im Sub-Millimeterbereich in großem Maßstab: Sicherung der Ertragssicherheit für TurvanastaLegacy-Vision-Systeme verworfenen perfekt geeignetes Material. Entdecken Sie, wie MarshallAI eine Edge-Computing-Lösung implementierte, um falsche Ablehnungen zu eliminieren und Hunderte Millionen von Sub-Millimeter-Metallelementen mit absoluter Präzision zu prüfen.
Lesen Sie den FallFertigung Qualitätskontrolle
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Aktive physische Infrastruktur: Wie MarshallAI 99,8 % Zuverlässigkeit unter schwierigen Bedingungen erreichteErfahren Sie, wie die Edge-Vision von MarshallAI komplexe Objekte unter extremen Bedingungen fehlerfrei erkennt und dabei eine Zuverlässigkeitsrate von 99,8 % für die Fußgängererkennung erreicht, während gleichzeitig physische Infrastruktursteuerungen in Echtzeit ausgelöst werden.
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Intelligenterer Verkehr, weniger Emissionen: MarshallAI und AI4CitiesMarshallAI ist in kritischen Systemen und in kontinuierlicher Betriebsbereitschaft erprobt. Aufgestellt in Helsinki und Paris steuert unsere Deep-Learning-Plattform die Live-Infrastruktur autonom, um Emissionen um bis zu 8 % zu reduzieren.
Lesen Sie den FallSmart Cities Verkehrsmanagement
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Aktualisierung der Legacy-Infrastruktur: Crowd Analytics & Security ohne Cloud-AbhängigkeitErfahren Sie, wie wir die bestehende Kamerainfrastruktur des Themenparks Särkänniemi nutzten, um Live-Videos über ein lokales Netzwerk mit geschlossenem Kreislauf zu verarbeiten – was die Analyse von Sicherheit und Massenfluss ermöglicht, während gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt bleibt.
Lesen Sie den FallSicherheit Smart Cities
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Von der Idee bis zur Implementierung in nur 1 Stunde und 40 Minuten: Der Sieg beim xTech Global AI ChallengeErfahren Sie, wie unsere Plattform den xTech Challenge des US-Verteidigungsministeriums mit Hilfe einer benutzerdefinierten, vollständig offline-basierten Objekterkennungsmethode in nur 1 Stunde und 40 Minuten gewann, wobei lediglich 77 Referenzbilder verwendet wurden.
Lesen Sie den FallVerteidigung Edge AI
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Reibungslose Grenzen: Die Automatisierung des Frachtverkehrs durch die finnische ZollbehördeMarshallAI hat sich mit der finnischen Zollbehörde zusammengeschlossen und damit Pionierarbeit geleistet, um die Zukunft der automatisierten Grenzkontrolle zu gestalten. Erfahren Sie, wie unsere Edge-Vision-Technologie den Schwerlastverkehr umgehend für den Transit freigibt und so eine grenzüberschreitungsfreie Erfahrung ermöglicht.
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