FATÁJ-online szaklap: események, gazdasági jelenségek a faiparban, bútoriparban, asztalosságban, erdőgazdálkodásban és a kapcsolódó területeken.
Naptár

Közelgő események

MI támogatott fűrészáru osztályozás

A Fehrensen fűrészüzem, amely 1920 óta ismert név az iparágban, most forradalmasítja a lombos fűrészáru válogatás világát. A Németország szívében, Hannoversch Mündenben székelő vállalat megkezdte a Neural Grader gyártásban történő tesztelését, egy mesterséges intelligencia-alapú fűrészáru-osztályozó rendszert, hogy automatizálja osztályozási műveleteit, javítsa a hozamot, és jobb minőséget biztosítson vásárlóinak.

A Neural Grader a Fordaq.com és a TallyExpress alapítóinak új “agyszüleménye”. Kiaknázza a következő generációs AI-rendszerek és a legmodernebb algoritmusok képességét, hogy páratlan, kiváló minőségű eredményeket biztosítson folyamatosan.

A csapat a Fehrensennel együtt dolgozott azon, hogy helyesen azonosítsa a bükkfa különféle mintázatait és a vállalat által alkalmazott osztályozási szabályokat. A Neural Grader a méretpontosságot is javítja az ügyfél szabályai alapján. Ahogy Dominik Wieners elmagyarázta: “Együttműködünk a programozókkal, specifikus adatainkkal látjuk el a rendszert. A Neural Grader csapata finomítja a konfigurációkat, hogy megfeleljenek a szigorú minőségi előírásainknak.” A (kemény)lombos fűrészüzem nagy lehetőségeket lát a válogatási folyamat egyszerűsítésében és felgyorsításában, ezáltal csökkentve a személyzet munkaterhelését.

Sägewerk und Holzverarbeitung Fehrensen im Gewerbegebiet Hedemünden der Stadt Hann. Münden.

A projekt célja a potenciális vásárlókkal való interakció elősegítése is. „Világszerte kereskedünk a faanyagainkkal, és a Neural Graderben is nagyszerű lehetőséget látunk a modernizálásra. Míg korábban bevett gyakorlat volt, hogy a világ minden tájáról utaztak fűrészárut átvizsgálni a szerződéskötés előtt, ez eléggé bosszantó a jelenlegi vásárlógeneráció számára. Előnyben részesítik a megbízható digitális felvételeket, hogy elkerüljenek nagy távolságú utazásokat. A Neural Graderrel olyan részletességet tudunk biztosítani, amely ténylegesen helyettesítheti a helyszíni értékelést.”

További részletek a Neural Graderről itt találhatóak.

forrás: Neural Grader

Előző cikk

Törökország fontos partner a klímaváltozás elleni küzdelemben

Következő cikk

Build-in-Wood bemutatóépület




(x) hirdetés
Kapcsolódó bejegyzések
Exit mobile version