Anwendung von KI bei der Erkennung beschädigter Eisenbahnschwellen

Der Kunde ist ein internationales Unternehmen, das die Prozesse im Eisenbahnwesen automatisiert. Es vereint das Fachwissen, das für den Bau, die Instandhaltung, die Steuerung und die Überwachung des Schienennetzes erforderlich ist.  

Der Kunde benötigte die Unterstützung von KI/ML-Spezialisten, um eine Software zu entwickeln, mit der sich bestimmte Fundamentdefekte erkennen lassen.  

1. Software-Analyse und Erstellen eines ersten Konzepts. 

Wir identifizierten Schwachstellen in der Plattform des Kunden und skizzierten mögliche Lösungen, die implementiert werden könnten.  

2. Durchführen einer Stabilitätsstudie durch ihre Präsentation vor dem Kunden. 

Der Auftraggeber gab uns das Projektziel vor, indem er konkrete Schäden an Eisenbahnschwellen feststellte. Zu diesem Zweck führten wir eine vorläufige Stabilitätsstudie durch. 

3. Entwicklung des endgültigen Softwarepakets zur Lösung von Kundenproblemen, einschließlich einer Datenverarbeitungsbibliothek. 

Nachdem wir die Genehmigung für das erste Softwarekonzept erhalten hatten, entwickelten wir das endgültige System zur Lösung der Probleme des Kunden und eine Datenverarbeitungsbibliothek.  

Wir entwickelten ein Softwarepaket auf der Grundlage der vom Kunden zu Beginn der Zusammenarbeit zur Verfügung gestellten Bilder, die wir mit dem Messsystem zusammenführten. Das Paket verarbeitete jedes dieser Bilder und hob Bereiche mit potenziellen Mängeln hervor, darunter Risse in der Grundierung oder Abplatzungen. Nach der Bearbeitung jedes Pakets erstellten wir Berichte mit den Ergebnissen und dem Quellcode. Der Kunde implementierte diese Pakete dann in sein Softwaresystem. 

Wir haben ein System entwickelt, das bei unserem Endkunden, in diesem Fall der Nationalen Eisenbahn, gut ankommt. Darüber hinaus präsentierte der Kunde die Ergebnisse unserer Arbeit auf einer Konferenz im Rahmen der Machine Vision Week, auf der sich die Zuhörer über die genauen Ergebnisse und die effektive Qualität unserer Softwarebibliothek informieren konnten. 

Der Entwicklungs- und Kooperationsprozess mit dem Kunden verlief sehr reibungslos und wurde laufend überwacht. Unser Expertenteam war auch bereit, sein Wissen weiterzugeben, was vom Kunden positiv aufgenommen wurde.