Computer Vision in der Zuginstandhaltung
Die Verfügbarkeit von Fahrzeugen ist zentrale Voraussetzung für Mobilitäts- und Logistikdienstleistungen. Um diese sicherzustellen, sind effiziente Prozesse in der Instandhaltung unabdinglich. Methoden der künstlichen Intelligenz bieten ein großes Potential, Teile dieses Prozesses zu optimieren.
Am Beispiel der Deutschen Bahn wird gezeigt, wie diese Verfahren eingesetzt werden, um aus Bilddaten Erkenntnisse für die Instandhaltung zu erzeugen.
Gegenstand des Vortrags ist der aktuelle Stand der Entwicklung. Es werden entwickelte Verfahren (Object Detection, Klassifikation, Anomalieerkennung), die Anwendungsarchitektur und Erfahrungen aus der Evaluation für den produktiven Einsatz diskutiert.
Vorkenntnisse
Grundsätzliches Verständnis von Machine Learning und Neuronalen Netzen
Lernziele
Der Beitrag gibt aktuelle Erfahrungen für den produktiven Einsatz von Machine Learning Komponenten im „Heavy Metal"- Kontext wieder. Behandelt werden die genutzten Verfahren und deren Kombinationen, Architekturprinzipien, Tools für den produktiven Einsatz sowie Erkenntnisse zur Performance der Verfahren in Anwendungen aus der realen Welt.