Eine präzise visuelle Identifizierung von Ersatzteilen erfordert hochwertige Bilder dieser Teile. Die herkömmliche Methode, diese zu fotografieren, ist nicht nur zeitaufwändig und kostspielig, sondern stellt Unternehmen auch vor große logistische Herausforderungen, insbesondere bei älteren Maschinen, die nicht mehr produziert werden, aber noch jahrelang im Einsatz sind. Synthetische Daten bieten eine kostengünstige Möglichkeit, diese Lücke zu schließen und eine effektive visuelle Suche für alle Ihre Maschinen und Ersatzteile zu ermöglichen.

Bei nyris nehmen wir die Sicherheit Ihrer Daten sehr ernst. Deshalb haben wir mit Unterstützung des European Innovation Councils erhebliche Investitionen in Sicherheitsmaßnahmen getätigt. Im zweiten Quartal 2023 werden wir die ISO 27001:2022-Zertifizierung abschließen - ein weiterer Meilenstein, um auch bei weiterem Wachstum die Sicherheit nicht zu vernachlässigen. Trotz aller Maßnahmen empfehlen wir den Austausch von vereinfachten CAD-Formaten, die lediglich die Außengeometrie des Objekts enthalten. Diese vereinfachten Formate sind für die visuelle Suche oder Produktpräsentationen völlig ausreichend.

Synthetische Daten sind für die Verbesserung von visueller Suche von großem Nutzen. Zum einen können diese dazu beitragen, den Suchindex konsisten mit allen Ansichten eines Erstzteils zu füllen. Es kann auch das Datenvolumen erhöht werden, auf dem KI-Modelle trainiert werden können, ohne dass zusätzliche Kosten für die Datenerfassung und -aufbereitung entstehen. Dies kann insbesondere bei seltenen oder schwer zugänglichen Objekten von Vorteil sein. Zusätzlich kann auch z.B. Abnutzung, Schmutz oder schlechte Beleuchtung simuliert werden, um die dentifizierung von Objekten in schwierigen Umgebungen zu verbessern. All dies verbunden mit neusten Generativen Modellen wie z.B. stable diffiusion, eröffnet eine völlig neue Dimenision für die Nutzung von Synthetischen Daten.