改造的主题,即。,the modernization of machines and systems into the digital age, is also an important trend in terms of sustainability, energy saving and resource optimization that we are also serving.

趋势形成自动化行业gydF4y2Ba

瑞安问答与礼来公司,创始人罗马Rieger总统& & |副总裁gydF4y2Basenswork Inc .)gydF4y2Ba

01/13/22,05:46 |gydF4y2Babdapp安卓手机版 ,gydF4y2Ba工厂自动化gydF4y2Ba|gydF4y2Ba人工智能gydF4y2Ba,gydF4y2BaIIoTgydF4y2Ba,gydF4y2Ba机器学习gydF4y2Ba,gydF4y2Ba传感器gydF4y2Ba

告诉我们关于你自己和senswork。gydF4y2Ba

sensworkgydF4y2Ba越来越多的和雄心勃勃的德国公司有超过十年的经验在工业领域的图像处理、光学检验和测试设备建设。我们的自动化解决方案和质量保证每天都使用在许多行业,如汽车工业、食品工业和机械工程。senswork是一个一站式服务,我们提供硬件和软件。从概念设计到完成的集成系统,当然后续支持,我们所做的一切内部。我们的目标是继续创建创新的交钥匙解决方案,生产新产品,市场上缺少和确保质量保证机器视觉行业的未来。gydF4y2Ba

罗马:gydF4y2Ba“由于伟大的工作经历与美国客户,我们决定进入美国市场。就像在德国,我们想提供美国市场成套检验解决方案和服务的目标,以保证最高的质量和为我们的客户提供高投资回报率与我们全方位机器视觉系统。”gydF4y2Ba

雷恩:gydF4y2Ba“在田纳西大学学习经济学Gießen李比希大学,德国,在那里我遇到了罗马,我曾为各种德国制造业公司扩张到美国。自2020年以来,我一直在美国子公司的董事总经理/总裁senswork公司。”gydF4y2Ba

senswork公司使用哪些技术呢?gydF4y2Ba

我们专营交钥匙解决方案以及定制的硬件和软件,并提供图像处理系统在大范围的产品。这包括2 d测量技术,三维测量技术,标签检验(OCR和缴纳),位置检测、表面检查和完整性检查。我们也使用深度学习复杂的检验任务。gydF4y2Ba

我们的技术可以大大降低成本,保证质量,保证产品的可追溯性。投资在很短的时间就能获得回报。他们也及时帮助识别拒绝生产,从而降低资源的使用。gydF4y2Ba

你与oem或其他系统集成商工作吗?gydF4y2Ba

当涉及到组件(相机、镜头、和照明),我们依靠高质量的产品Cognex等知名制造商的领先供应商。最终,我们总是根据个人需求决定最合适的技术,如果有必要,还开发特殊的解决方案。gydF4y2Ba

趋势正在形成自动化行业最?gydF4y2Ba

一个主要的趋势是使用人工智能(AI),或更准确的机器学习或深度学习技术。技术进步在过去的十年已经使人们有可能开发强大的计算机,大数据记忆和高性能的软件,大大扩大了人工智能在图像处理中的应用的范围。生产工厂将变得更加高效和可靠的AI的帮助下,从长远来看工厂的未来优化本身。senswork有机器视觉经验,自动化和人工智能我们能够制造质量保险提供交钥匙人工智能的解决方案。gydF4y2Ba

这一趋势是伴随着工业物联网(IIoT)。流程的自动化要求数据必须收集,处理和使用在正确的地方和在适当的格式。深度学习支持人们有效的利用越来越多的数据从生产。gydF4y2Ba

技术必须简化,这样机器建筑商小图像处理经验的可以快速找到一个解决方案和独立。技术必须容易理解和容易使用。这就是为什么我们经常为即插即用的解决方案在设计我们的系统目标。gydF4y2Ba

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挑战你目前所看到的所面临的行业和你如何掌握呢?gydF4y2Ba

电晕主导产业同样的许多分支。由于封锁在2020年的春天,工业生产的许多领域被关闭。许多公司遭受了生产崩溃和供应瓶颈的影响他们的供应商。senswork也觉得某些材料和交付问题必须采取新的供应商在短时间内或计划较长的等待时间。gydF4y2Ba

同时,它变得明显,自动化和数字化等大流行正在加速的趋势。越来越多的公司看到需要机器人援助质量保证他们的生产线。这就是senswork进场作为工业图像处理专家。中小企业也使用光学检测技术。所以,我们通过危机相对较好。gydF4y2Ba

为了能够满足日益增长的需求情况,汽车制造商要求质量和电池生产的自动化解决方案。senswork如何支持汽车制造商在质量保证方面?gydF4y2Ba

制造电动机时,许多oem厂商依靠述发夹——u型弯曲线圈制成的涂敷铜代替经典的铜线绕组。这种技术提供了决定性的优势:电机与低体重和高输出驱动可以在大量生产。这里的挑战是在静叶的制造质量保证。160年到220年发夹在组装焊接在一起。然而,焊接过程取决于众多因素,因此用常规方法太复杂,以确定其质量。gydF4y2Ba

确保准确和稳定的激光焊接过程中,senswork开发3 d检测系统是基于人工智能(AI)。用新的测试方法,焊接接头的质量可以监控内联的100%。深度学习的帮助下,可以建模的复杂关系,生成和知识不需要深入了解底层的物理。这样,偏差在上游工序步骤也可以在早期识别和补偿。AI-supported故障检测,可以有效地自动激光焊接,保证了长期的质量在电池生产和显著增加电机生产的效率。gydF4y2Ba

制造过程的复杂性将继续增加在未来,或者你看到限制?gydF4y2Ba

现在生产过程的复杂性在生产区域组合与物流过程可能非常高。我个人认为这不能预测未来增加复杂性。现在制造商应该考虑寻找合适的智能工厂整个生产价值流的概念。gydF4y2Ba

智能工厂的概念不是关于添加更多的计算机和机器人的制造车间。它是关于实施新技术和方法,简化生产流程。这减少了制造复杂性和节省生产时间和资源。这个概念在未来将会增加。gydF4y2Ba

应该是一个负责任的经理的主要动机在生产过程中使用新技术吗?gydF4y2Ba

高质量保证和控制,增加可持续性和新的可行性的过程不可能没有机器视觉应该单独的动机。有很多原因为什么应该使用机器视觉。它更安全、更快和可以提供优化的过程,用户友好。节约潜力等资源、空间、人员、或产品识别错误或拒绝,驱动ROI。gydF4y2Ba

你看到什么新的市场和技术为senswork公司未来?gydF4y2Ba

senswork检查解决方案用于汽车、电子、食品等行业。然而,就像在德国我们将屏幕上的美国制造业市场机会在其他行业。一个领域的能源部门与生产电动汽车电池组系统和固定使用。技术,人工智能或深度学习技术将是解决最复杂的检验任务的关键。gydF4y2Ba

瑞安莉莉,总统senswork公司。gydF4y2Ba

瑞安莉莉一直为senswork工作,公司在约翰逊市,田纳西州子公司成立于2020年。瑞安的经验协助德国制造企业扩大美国市场可以追溯到2014年,当时他开始建立一个仓库和团队工作了一个弹簧制造公司。2017年瑞安开始工作在一个类似的角色创建一个我们存在德国航空航天制造公司。致力于为这些公司在不同行业类似的开发任务给瑞安好角度的路径进入美国市场的中小型企业。gydF4y2Ba

瑞安是一个土生土长的美国田纳西州的,完成了他的学士学位在世界商业从诺克斯维尔的田纳西大学经济学硕士学位在Gießen李比希大学,德国。他居住在德国的时间给了他一个好对德国语言和文化的理解,能够把这个应用到团队精神在美国扩张过程中一直非常有帮助。瑞恩的熟悉该地区是有益的,但更重要的是田纳西州的强大的商业环境,将有助于促进经济增长为所有制造企业作为工业发展的下一章。gydF4y2Ba

罗马Rieger senswork GmbH创始人senswork公司副总裁。gydF4y2Ba

由于科技的快速发展在自动化行业,必须保持边缘的创新。硬件和软件必须精确地设计、开发和协调。解决最复杂的检验挑战保证质量保证零点误差率是至关重要的,就是在senswork驱动我们。”gydF4y2Ba

2011年,罗马Rieger Rainer Obergrussberger一起创立了机器视觉公司在德国和打开子公司senswork senswork GmbH公司于2021年在美国。gydF4y2Ba

罗马罗森海姆应用科学技术大学毕业与生产工程学位和MBA管理和领导。gydF4y2Ba

他的主要职责包括设计和生产的计划和实施。另外他是负责业务发展和建立senswork公司在田纳西州,美国。gydF4y2Ba

系统集成和检测设备制造业是他的长处之一。作为一名工程师,精密机械和生产技术人员,罗马努力找到最好的解决最复杂的检验问题,简化生产过程实现它们。对于senswork的客户,这意味着可靠性高,投资回报率高,节省成本和时间。这已被多次证明在许多一级和二级汽车工业项目。罗马也坚定地致力于电子行业。光学测量和检验系统对电动汽车、硅片、电池、多氯联苯是他的专业领域的一部分。gydF4y2Ba

他的目标是他的客户:找到解决方案来降低成本,确保产品质量的检测和最小化拒绝在制造过程的早期。他的热情,专业知识和致力于机器视觉senswork的成功作出了贡献。拥有25名员工,2位置在德国和1位置在美国,罗马的目标是使senswork的全球服务和产品,确保产品质量。gydF4y2Ba

他的愿景是继续发展创新的交钥匙解决方案,生产新产品中失踪的市场,和安全的质量保证在机器视觉行业的未来。gydF4y2Ba

内容与本文作者的意见,不一定代表RoboticsTomorrow的观点半岛app官网gydF4y2Ba

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