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Pressemitteilung16. September 2026Siemens AGMünchen
Siemens und Procter & Gamble führen KI-Qualitätsprüfung weltweit ein
Das Visual Inspection Cockpit (VIC) wird in der
schnelllebigen Konsumgüterproduktion eingesetzt, in der Produkte aus
empfindlichen, strukturierten Materialien bestehen, die sich bei hohen
Produktionsgeschwindigkeiten naturgemäß verschieben, dehnen oder knittern können.
Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme erfordern häufig umfangreiche Neukonfigurationen,
wenn sich Materialien, Verpackungsdesigns oder Produktionsumgebungen ändern.
Durch den Einsatz von industrieller KI kann sich das VIC besser an diese
Variationen anpassen und seine Inspektionsleistung über eine breite Palette von
Produkten hinweg aufrechterhalten.
Die gemeinsam von Siemens und P&G entwickelte Lösung
kombiniert die Deep-Learning-Modelle von P&G mit der
Industrial-Edge-Computing-Plattform von Siemens, industriellen PCs mit
Nvidia-GPUs sowie KI-Hardware und -Software. Siemens unterstützt dabei die
industrielle Computing-Infrastruktur, die Skalierungsfähigkeiten der Software
sowie den langfristigen Betrieb des Systems an Produktionsstandorten.
„Unsere Fähigkeiten in den Bereichen industrielle KI und
Industrial Edge liefern genau das, was eine Produktion bei höchster
Geschwindigkeit benötigt: eine vollständige Inspektion für Tausende von
Produkten pro Minute, die sich von einer einzelnen Produktionslinie bis hin zu
einem globalen Fertigungsnetzwerk skalieren lässt. Diese Zusammenarbeit zeigt,
was wir meinen, wenn wir sagen, wir machen industrielle KI real“, sagte Rainer
Brehm, COO für Automatisierung und CTO bei Siemens Digital Industries.
„Wir haben diese Lösung entwickelt, um eine Vielzahl von
Herausforderungen zu lösen, die herkömmliche Bildverarbeitungssysteme bislang
nicht lösen konnten: die präzise Erkennung überlappender Komponenten, die
Feinheit kontrastarmer Fehler, die Komplexität stark dekorierter Produkte und
Verpackungen und die enge zeitliche Abstimmung. Außerdem die
Echtzeitintegration in SPS-Systeme mit Ausschleusung einzelner Produkte bei
hohen Produktionsgeschwindigkeiten und kontinuierlicher Inspektion“, sagte Paul
Thomas, Director of Machine Vision and Applied AI bei Procter &
Gamble.
Die Inspektionsergebnisse werden in unmittelbarer Nähe der
Produktionsanlagen auf Siemens Industrial Edge verarbeitet und direkt in die
Fertigungsabläufe integriert. Das System kann automatisch Maßnahmen auslösen,
beispielsweise Warnmeldungen oder das Ausschleusen fehlerhafter Produkte aus
der Produktionslinie. Darüber hinaus können Qualitätsdaten über längere
Zeiträume erfasst und analysiert werden, sodass Produktionsteams Trends
erkennen und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben können.
Zu dieser Pressemitteilung
Siemens AG (Berlin und München) ist ein führendes Technologieunternehmen mit Fokus auf die Felder Industrie, Infrastruktur, Mobilität und Gesundheitswesen. Anspruch des Unternehmens ist es, Technologie zu entwickeln, die den Alltag verbessert, für alle. Indem es die reale mit der digitalen Welt verbindet, ermöglicht es den Kunden, ihre digitale und nachhaltige Transformation zu beschleunigen. Dadurch werden Fabriken effizienter, Städte lebenswerter und der Verkehr nachhaltiger. Als führendes Unternehmen im Bereich industrieller Künstlicher Intelligenz nutzt Siemens sein umfassendes Fachwissen, um KI - einschließlich generativer KI - auf reale Anwendungen zu übertragen und entwickelt KI-Lösungen für Kunden aller Branchen, die einen echten Mehrwert bieten. Siemens ist mehrheitlicher Eigentümer des börsennotierten Unternehmens Siemens Healthineers, einem weltweit führenden Anbieter von Medizintechnik, der Pionierarbeit im Gesundheitswesen leistet. Für jeden Menschen. Überall. Nachhaltig.
Im Geschäftsjahr 2025, das am 30. September 2025 endete, erzielte der Siemens-Konzern einen Umsatz von 78,9 Milliarden Euro und einen Gewinn nach Steuern von 10,4 Milliarden Euro. Zum 30.09.2025 beschäftigte das Unternehmen auf fortgeführter Basis weltweit rund 318.000 Menschen. Weitere Informationen finden Sie im Internet unter www.siemens.com.