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Überwachung von Altsystemen mit Hilfe von Ultralytics YOLO11
Erfahre, wie Ultralytics YOLO11 Unternehmen dabei helfen kann, Altsysteme mit KI-gestützter Computer Vision zu überwachen, die Effizienz zu steigern und die Kosten für Upgrades zu senken.
Viele Unternehmen, vor allem in der Fertigung, der industriellen Automatisierung, der Luft- und Raumfahrt, der Telekommunikation und der Energiewirtschaft, sind für ihren täglichen Betrieb auf Altsysteme angewiesen. Die Wartung dieser älteren Systeme ist jedoch oft mit hohen Kosten und technischen Herausforderungen verbunden. Der Hauptgrund dafür, dass Unternehmen weiterhin Altsysteme einsetzen, ist jedoch, dass sie tief in ihre Arbeitsabläufe eingebettet sind.
Fast zwei Drittel der Unternehmen geben mehr als 2 Millionen Dollar für die Wartung und Aufrüstung von Altsystemen aus. Diese älteren Systeme wurden für eine andere Zeit entwickelt, in der Automatisierung und Echtzeit-Analysen keine Priorität hatten. Die Unternehmen verließen sich auf manuelle Prozesse oder veraltete Überwachungstools, was zu Ineffizienz und höheren Betriebsrisiken führte. Infolgedessen sitzen viele Unternehmen mit diesen veralteten Systemen fest und sind nicht in der Lage, ohne erhebliche Unterbrechungen auf modernere Lösungen umzusteigen.
Hier können KI und Computer Vision, die Computer in die Lage versetzen, visuelle Daten zu verstehen und zu analysieren, helfen. Genauer gesagt, können Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 können eingesetzt werden, um veraltete Systeme wie Zähler und Messgeräte zu erkennen und zu überwachen.
In diesem Artikel erfahren wir, wie YOLO11 bei der Überwachung von Altsystemen eingesetzt werden kann, welche Vorteile es bietet und wie Unternehmen es einfach in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren können.
Abb. 1. Beispiele für Altsysteme. Bild vom Autor.
Herausforderungen im Zusammenhang mit der Modernisierung von Altsystemen
Altsysteme sind für viele Branchen unverzichtbar, aber es ist nicht immer einfach, sie in digitale Systeme umzuwandeln. Die Modernisierung dieser Systeme ist wichtig, um die Effizienz zu steigern und Risiken zu verringern. Hier sind einige der technischen und ökologischen Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Aktualisierung von Altsystemen konfrontiert werden:
Fehlende digitale Schnittstellen: Viele Altsysteme wurden entwickelt, bevor die digitale Transformation üblich wurde. Sie arbeiten mit analogen Steuerungen, Messgeräten und mechanischen Anzeigen, was eine direkte Integration mit modernen Überwachungslösungen erschwert.
Hohe Upgrade-Kosten: Das Ersetzen oder Aufrüsten der alten Infrastruktur kann teuer und störend sein. Viele Unternehmen zögern, in einen umfassenden Austausch zu investieren, weil sie hohe Anfangskosten und Ausfallzeiten befürchten.
Inkonsistente Systemdesigns: Ältere Maschinen unterscheiden sich erheblich in Struktur, Materialien und Funktionalität. Dieser Mangel an Standardisierung macht es schwierig, eine einheitliche digitale Lösung für verschiedene Systeme anzuwenden.
Herausforderungen bei der Datenerfassung in Echtzeit: Analoge Anzeigen wurden nicht für die automatische Datenerfassung entwickelt, was es schwierig macht, genaue Echtzeit-Messwerte von Skalen, Zählern oder mechanischen Zählern zu erhalten.
Abb. 2. Herausforderungen bei der Modernisierung von Altsystemen. Bild vom Autor.
Wie Vision AI bei der Überwachung von Altsystemen helfen kann
Viele alte Maschinen verwenden analoge Ziffernblätter, Zähler und Messgeräte, die nicht an digitale Systeme angeschlossen werden können. Vision AI-Lösungen können diese Geräte mit Kameras überwachen, und die Bilder können in Echtzeit verarbeitet werden, um die Messwerte in digitale Aufzeichnungen umzuwandeln, die eine einfache Nachverfolgung und Berichterstattung ermöglichen.
Einer der Vorteile des Einsatzes von Computer Vision ist, dass betriebliche Probleme fast sofort erkannt werden können. In Notfällen können automatische Warnmeldungen die Bediener/innen benachrichtigen, wenn die Werte sichere Grenzen überschreiten.
Abgesehen davon ist Computer Vision eine wirtschaftlichere Option. Das Aufstellen von Kameras und die Implementierung eines KI-Systems zur Analyse dieser Bilder ist im Vergleich zu herkömmlichen Aufrüstungen oder manuellen Überwachungsmethoden kostengünstig. Anstatt kostspielige Infrastruktur-Upgrades vorzunehmen, können Vision-KI-Modelle wie YOLO11 mit der vorhandenen Ausrüstung arbeiten, was die Modernisierung erschwinglicher macht.
Ältere Überwachungssysteme, die von YOLO11 unterstützt werden
Heutzutage boomt die KI, und es gibt eine Vielzahl von Modellen und Techniken, die bei der Implementierung einer KI-Lösung in Betracht gezogen werden müssen. Du fragst dich vielleicht, was ein Modell wie YOLO11 so besonders macht?
YOLO11 unterstützt verschiedene Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Objektverfolgung und ist ideal für die Echtzeitüberwachung. Einer der Hauptvorteile von YOLO11 ist seine Fähigkeit, effizient auf Edge-Geräten zu laufen. Das bedeutet, dass es Daten lokal verarbeiten kann, ohne auf eine starke Netzwerkverbindung oder eine Cloud-Infrastruktur angewiesen zu sein.
Abb. 3. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 bei der Objekterkennung.
In Fabrikhallen oder industriellen Umgebungen mit schwachen oder unzuverlässigen Netzwerken sorgt der Einsatz von YOLO11 auf Edge-Geräten für eine kontinuierliche Echtzeit-Überwachung ohne Unterbrechungen, wodurch der Bedarf an kostspieligen Cloud-basierten Lösungen sinkt und die Lösung für Unternehmen erschwinglicher und praktischer wird.
Darüber hinaus ist YOLO11 für seine überlegene Leistung in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit im Vergleich zu seinen Vorgängern bekannt. Mit 22% weniger Parametern als YOLOv8m erreicht YOLO11m eine höhere durchschnittliche Genauigkeit (mAP) im COCO-Datensatz.
Einfach ausgedrückt, kann YOLO11 Objekte genauer und schneller erkennen, auch mit weniger Rechenleistung. Das macht es effizienter, wenn es darum geht, Probleme zu erkennen und Systeme in Echtzeit zu überwachen, während weniger Ressourcen verbraucht werden, was besonders für ältere Systeme nützlich ist.
Anwendungen von YOLO11 in bestehenden Überwachungssystemen
Als Nächstes wollen wir uns einige reale Anwendungsfälle ansehen, in denen YOLO11 Prozesse automatisiert, indem es Computer Vision nutzt, um Messwerte zu verfolgen und zu analysieren, ohne dass die vorhandene Ausrüstung verändert werden muss.
Analoge Pegelüberwachung mit YOLO11
Verschiedene Industriemaschinen nutzen analoge Messgeräte, um Druck, Temperatur und Flüssigkeitsstände zu messen. Manuelle Ablesungen sind zeitaufwändig und führen oft zu Unstimmigkeiten, vor allem in großen Betrieben. YOLO11 kann diese Prozesse verbessern.
Hier ist ein genauerer Blick darauf, wie die analoge Pegelüberwachung mit YOLO11 normalerweise funktioniert:
Objekterkennung: YOLO11 erkennt und lokalisiert zunächst das Messgerät in einem Bild und stellt sicher, dass es auch in komplexen Umgebungen genau identifiziert wird.
Instanzsegmentierung: Sobald das Messgerät identifiziert ist, verwendet YOLO11 die Instanzsegmentierung, um Schlüsselelemente wie die Nadel, die Skala und die numerischen Markierungen zu trennen. Das ist wichtig, weil es sicherstellt, dass sich das System nur auf die relevanten Teile des Messgeräts konzentriert und Hintergrundgeräusche oder Ablenkungen entfernt. Durch die Isolierung dieser wichtigen Bereiche wird der nächste Schritt genauer und effizienter.
Optische Zeichenerkennung (OCR): Mit der OCR-Technologie können die Zahlen auf dem Messgerät in digitale Daten umgewandelt werden, so dass Unternehmen die Messungen nachverfolgen können, ohne sie manuell ablesen zu müssen.
Obwohl dies die allgemeine Methode ist, können die genauen Schritte je nach Faktoren wie der Art des Messgeräts, den Umgebungsbedingungen und dem Winkel oder der Qualität der aufgenommenen Bilder variieren. Je nach diesen Faktoren können Anpassungen vorgenommen werden, um genaue Messwerte zu erhalten.
Abb. 4. So funktioniert die analoge Pegelüberwachung mit YOLO11 . Bild vom Autor.
YOLO11 kann die Überwachung von Stromzählern vereinfachen
Viele Versorger sind immer noch auf mechanische Zähler angewiesen, um den Wasser-, Gas- und Stromverbrauch zu erfassen. In einigen Fällen sind manuelle Besuche vor Ort erforderlich, um die Zählerstände zu erfassen, was Zeit kostet und die Kosten erhöht.
YOLO11 automatisiert den Überwachungsprozess, indem es mithilfe von Computer Vision die relevanten Teile der Ziffernblätter erkennt und ausschneidet. Auf diese Weise können die Zahlenwerte auf dem Ziffernblatt isoliert und mit OCR gelesen werden.
Mit den Daten, die mithilfe von Computer Vision gesammelt werden, können Versorgungsunternehmen Verbrauchsmuster effektiver analysieren. Die Integration der Datenanalyse in den Überwachungsprozess hilft dabei, historische Verbrauchstrends zu verfolgen, Anomalien zu erkennen und Unregelmäßigkeiten wie plötzliche Verbrauchsspitzen oder -rückgänge zu entdecken, die auf Probleme wie Lecks oder defekte Zähler hinweisen könnten.
Analyse von Schalttafeln mit YOLO11
Ältere Systeme wie Industriesteuerungen, Stromnetzüberwachungen und Schalttafeln für die Fabrikautomation verlassen sich auf analoge Schalttafeln mit Schaltern, Tasten und Anzeigeleuchten, um den Maschinenstatus und Fehlercodes anzuzeigen. In der Regel überprüfen die Bediener diese Schalttafeln manuell, was zeitaufwändig ist und das Risiko verspäteter Reaktionen erhöht.
YOLO11 kann diesen Prozess optimieren, indem es die Komponenten der Schalttafel genau identifiziert und verfolgt. Es kann Schalter, Etiketten und Kontrollleuchten erkennen und ihre Positionen und Zustände bestimmen. Es kann erkennen, ob die Kontrollleuchten Warnungen oder den Normalbetrieb anzeigen.
Wenn zum Beispiel eine Warnleuchte aktiviert wird, kann YOLO11 die Veränderung sofort erkennen und die Bediener/innen alarmieren, was schnellere Reaktionszeiten ermöglicht und das Risiko verringert, kritische Probleme zu übersehen.
Abb. 5. Ein Bedienfeld mit Kontrollleuchten.
Vor- und Nachteile der Modernisierung von Altsystemen
Computer Vision ist eine praktische Methode, um bestehende Systeme zu überwachen, ohne die vorhandene Hardware zu ersetzen. Doch wie jede andere Technologie hat auch sie ihre Vorteile und Grenzen. Lasst uns beide untersuchen, um eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, wie sie effektiv eingesetzt werden kann.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie sich Vision AI positiv auf die Überwachung von Altsystemen auswirkt:
Niedrigere langfristige Kosten: Die anfängliche Einrichtung mag zwar Investitionen erfordern, aber die Automatisierung der Überwachungsaufgaben und die Verringerung menschlicher Fehler können mit der Zeit zu erheblichen Einsparungen führen.
Beständigkeit und Zuverlässigkeit: Im Gegensatz zu menschlichen Inspektionen, die in Qualität und Konsistenz schwanken können, bietet YOLO11 eine gleichbleibende und zuverlässige Leistung über einen längeren Zeitraum.
Bessere Entscheidungsfindung: Echtzeitdaten und -analysen verbessern die Entscheidungsfindung und ermöglichen es den Betreibern, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Informationen zu treffen.
In der Zwischenzeit gibt es einige Überlegungen, die beachtet werden müssen:
Die Abhängigkeit von Bildqualität: Computer Vision ist in hohem Maße auf qualitativ hochwertige Bilder oder Videos angewiesen. Schlechte Bildqualität, geringe Auflösung oder schlechte Beleuchtung können zu ungenauen oder fehlenden Erkennungen führen.
Anfälligkeit für Umweltfaktoren: Raue Umgebungen wie extreme Temperaturen, Staub, Vibrationen oder Störungen können die Leistung von Computer Vision Systemen beeinträchtigen.
Komplexität bei der Handhabung großer Datenmengen: Da das System große Mengen an visuellen Daten sammelt, kann die Verwaltung, Speicherung und Analyse dieser Daten ohne geeignete Infrastruktur zu einer Herausforderung werden.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Um alte Systeme effizient zu überwachen, muss nicht immer die vorhandene Hardware ersetzt werden. Viele Unternehmen haben mit veralteten Geräten zu kämpfen, aber Vision AI bietet eine Möglichkeit, die Leistung zu überwachen, ohne größere Änderungen vorzunehmen.
YOLO11 macht dies möglich, indem es die Objekterkennung und andere Computer Vision Aufgaben nutzt. Es kann Messgeräte, Zähler und Schalttafeln mit Kameras zur Echtzeitüberwachung auslesen, ohne dass das System verändert werden muss. Das Modell läuft reibungslos auf Edge-Geräten und eignet sich damit hervorragend für Branchen mit begrenzter Cloud-Anbindung. So können Unternehmen Daten vor Ort verarbeiten und betriebliche Probleme schnell angehen.
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