”När smart AI möter effektiv kvalitetskontroll – blir tekniken en nyckel till tryggare och mer automatiserade transporter.”
Vårt perspektiv: Effektiv avvikelsedetektion med YOLO
ProjAlpha – digital precision för framtidens transportkontroll.
Vi på ProjAlpha utvecklar just nu en avancerad proof-of-concept med AI-modellen YOLO (You Only Look Once) för effektiv avvikelsedetektion åt en kund inom transportsektorn. Projektets kärna ligger i att tidigt identifiera produkter som avviker från kvalitetsstandarderna, vilket skapar robust kontroll och ökad trygghet.
Initialt fokuserar vi på att träna YOLO-modellen på hela och rena produkter. Genom att definiera vad som är korrekt kan vi snabbt och precist upptäcka avvikelser. Lösningen använder stillbilder istället för rörlig video, vilket minskar prestandakravet och ökar träffsäkerheten i analysen. Vi bygger hela lösningen lokalt (On-Prem), vilket innebär att kunden har full kontroll över data och driftmiljö. När modellen är färdigställd driftsätts lösningen direkt på plats hos kund, vilket garanterar maximal säkerhet och minimal latency.
Så fungerar flödet
Produkten passerar en kamera som tar flera högkvalitativa stillbilder. Dessa bilder skickas sedan vidare för automatisk analys. Modellen utvärderar bilderna i realtid och flaggar omedelbart om den upptäcker avvikelser från den inlärda standarden.
Fördelarna med stillbilder framför video:
- Minskade krav på hårdvara och bandbredd
- Ökad precision och pålitlighet
- Snabbare bearbetning och analys av bilder
Från avvikelse till automatiserad spårbarhet
Nästa steg i lösningen är att koppla identifierade avvikelser direkt till produkterna via skanning av QR-koder. Varje produkt får en unik identitet, vilket förenklar spårbarhet och ytterligare förstärker automationen i processflödet.
”Genom att kombinera visuell AI med effektiv identifiering skapar vi en tryggare och mer lönsam transportkedja – utan att öka komplexiteten.”
– Teknisk chef, ProjAlpha
Fullt fungerande PoC – sommaren 2025
Under sommaren 2025 kommer vi ha en fullt fungerande proof-of-concept som visar kraften i smart bildanalys, lokal databehandling och integrerad spårbarhet. Kontakta oss för att lära dig mer om hur vi kan optimera din verksamhet med innovativ AI-teknik – anpassad för din miljö.
Vanliga frågor
- Vad är YOLO och varför används det här? YOLO (You Only Look Once) är en AI-modell för realtidsbaserad objektigenkänning. Den används här för att snabbt identifiera avvikelser i produkter baserat på bilder.
- Varför använder ni stillbilder istället för video? Stillbilder kräver mindre datorkraft, ger bättre precision i analysen och minskar behovet av tung hårdvara – utan att kompromissa med resultatet.
- Vad innebär det att lösningen är On-Prem? On-Prem betyder att hela systemet körs lokalt hos kunden. Det ger bättre datasäkerhet, full kontroll och snabbare prestanda utan beroende av molntjänster.
- Hur kopplas QR-koder in i lösningen? Varje produkt kan skannas med QR-kod som kopplas till bilddatan, vilket skapar spårbarhet och automatiserad loggning för varje produktionsflöde.
- När är lösningen klar att användas? Ett fungerande proof-of-concept levereras sommaren 2025, redo att skalas upp och anpassas för produktionsmiljöer.
”När smart AI möter effektiv kvalitetskontroll – blir tekniken en nyckel till tryggare och mer automatiserade transporter.”
Vårt perspektiv: Effektiv avvikelsedetektion med YOLO
ProjAlpha – digital precision för framtidens transportkontroll.
Vi på ProjAlpha utvecklar just nu en avancerad proof-of-concept med AI-modellen YOLO (You Only Look Once) för effektiv avvikelsedetektion åt en kund inom transportsektorn. Projektets kärna ligger i att tidigt identifiera produkter som avviker från kvalitetsstandarderna, vilket skapar robust kontroll och ökad trygghet.
Initialt fokuserar vi på att träna YOLO-modellen på hela och rena produkter. Genom att definiera vad som är korrekt kan vi snabbt och precist upptäcka avvikelser. Lösningen använder stillbilder istället för rörlig video, vilket minskar prestandakravet och ökar träffsäkerheten i analysen. Vi bygger hela lösningen lokalt (On-Prem), vilket innebär att kunden har full kontroll över data och driftmiljö. När modellen är färdigställd driftsätts lösningen direkt på plats hos kund, vilket garanterar maximal säkerhet och minimal latency.
Så fungerar flödet
Produkten passerar en kamera som tar flera högkvalitativa stillbilder. Dessa bilder skickas sedan vidare för automatisk analys. Modellen utvärderar bilderna i realtid och flaggar omedelbart om den upptäcker avvikelser från den inlärda standarden.
Fördelarna med stillbilder framför video:
- Minskade krav på hårdvara och bandbredd
- Ökad precision och pålitlighet
- Snabbare bearbetning och analys av bilder
Från avvikelse till automatiserad spårbarhet
Nästa steg i lösningen är att koppla identifierade avvikelser direkt till produkterna via skanning av QR-koder. Varje produkt får en unik identitet, vilket förenklar spårbarhet och ytterligare förstärker automationen i processflödet.
”Genom att kombinera visuell AI med effektiv identifiering skapar vi en tryggare och mer lönsam transportkedja – utan att öka komplexiteten.”
– Teknisk chef, ProjAlpha
Fullt fungerande PoC – sommaren 2025
Under sommaren 2025 kommer vi ha en fullt fungerande proof-of-concept som visar kraften i smart bildanalys, lokal databehandling och integrerad spårbarhet. Kontakta oss för att lära dig mer om hur vi kan optimera din verksamhet med innovativ AI-teknik – anpassad för din miljö.
Vanliga frågor
- Vad är YOLO och varför används det här? YOLO (You Only Look Once) är en AI-modell för realtidsbaserad objektigenkänning. Den används här för att snabbt identifiera avvikelser i produkter baserat på bilder.
- Varför använder ni stillbilder istället för video? Stillbilder kräver mindre datorkraft, ger bättre precision i analysen och minskar behovet av tung hårdvara – utan att kompromissa med resultatet.
- Vad innebär det att lösningen är On-Prem? On-Prem betyder att hela systemet körs lokalt hos kunden. Det ger bättre datasäkerhet, full kontroll och snabbare prestanda utan beroende av molntjänster.
- Hur kopplas QR-koder in i lösningen? Varje produkt kan skannas med QR-kod som kopplas till bilddatan, vilket skapar spårbarhet och automatiserad loggning för varje produktionsflöde.
- När är lösningen klar att användas? Ett fungerande proof-of-concept levereras sommaren 2025, redo att skalas upp och anpassas för produktionsmiljöer.
