de.wedoany.com-Bericht: Der Entwickler industrieller akustischer KI-Lösungen, Deeply Inc., gab am 11. bekannt, dass sein System „Listen AI" bei der Erkennung von Steckverbinder-Einrastgeräuschen in den Produktionslinien globaler Automobilhersteller eine Genauigkeit von 99,87 % erreicht hat. Damit wurde die praktische Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit der auf akustischer KI basierenden Qualitätsprüfungstechnologie bestätigt. Auf dieser Grundlage plant das Unternehmen, an der vom 22. bis 25. Juni 2026 in Chicago stattfindenden größten nordamerikanischen Messe für Robotik und Automation, „Automate 2026", teilzunehmen und den Markt für nordamerikanische Automobilhersteller und Zulieferer aktiv zu erschließen.
Mit der beschleunigten Umstellung globaler Automobilhersteller auf softwaredefinierte Fahrzeuge und elektrifizierte Systeme hat die Dichte elektronischer Komponenten wie Infotainmentsysteme, ADAS und Hochvoltbatterien erheblich zugenommen. Die Überprüfung des perfekten Einrastens einer Vielzahl unsichtbarer Kabelbaumsteckverbinder während des Montageprozesses ist zu einer Kernaufgabe der Fertigungsqualität geworden. In traditionellen Automobilmontagelinien verlassen sich Arbeiter ausschließlich auf ihr Gehör oder Tastgefühl, um das schwache „Klick"-Geräusch beim Einstecken der Steckverbinder zu beurteilen. Diese Methode ist jedoch anfällig für Ermüdungserscheinungen der Arbeiter und subjektive Ergebnisse. Gleichzeitig können Prüfhistorien nicht in Datenform aufgezeichnet werden, was als potenzielles Risiko für zukünftige Rückruf- oder Garantiekosten gilt.
Die industrielle akustische KI-Lösung „Listen AI Industrial" von Deeply hat die Pilotphase überschritten und kann sofort in verschiedenen Fertigungslinien eingesetzt werden. Das System wird bereits in den Serienproduktionslinien des globalen Automobilherstellers H in Südkorea und Mexiko eingesetzt und erreicht eine Genauigkeit von 99,87 % bei der Erkennung von Steckverbinder-Einrastgeräuschen, was den strengen Prüfstandards großer Unternehmen entspricht. Im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Hörprüfmethoden zeigt diese Lösung eine höhere Erkennungsgenauigkeit und kann selbst in lauten Fertigungsumgebungen die Einrastgeräusche von Steckverbindern klar identifizieren. Neben H wurde das System bereits in Batteriemontagelinien, Motordefekterkennung und robotergestützten Automatisierungsmontagelinien mehrerer globaler Unternehmen im Rahmen von Proof-of-Concept (PoC) getestet und befindet sich nun in der Phase des Übergangs zur Produktionsbereitstellung.
Der Lärmpegel in Automobilfabriken übersteigt oft 85 Dezibel, verursacht durch Schlagschrauber, Druckluftpistolen, Metallreibung und Förderbänder. Deeply, das sich seit über acht Jahren auf Fertigungsakustikdaten spezialisiert hat, hat auf Basis einer Datenbank mit über 10 Millionen Prozessereignisdatenpunkten und über 2,1 Millionen Stunden realer Fabrikgeräusche ein proprietäres Basismodell aufgebaut. Durch den Einsatz von Rauschunterdrückungsalgorithmen, die komplexe Hintergrundgeräusche präzise eliminieren, kann das System schwache „Teileinrast"- oder weiche Verbindungsgeräusche erfassen, die für das menschliche Ohr kaum hörbar sind. Die Frequenzbandanalysetechnologie kann die Wellenformunterschiede zwischen der Primärverriegelung (3-16 kHz) und der Sekundärverriegelung (7-16 kHz) unterscheiden und den Zustand vor der vollständigen Verriegelung des Steckverbinders klar erkennen. Dies verhindert grundlegend, dass Fahrzeuge aufgrund unvollständigen Einrastens nach Verlassen des Werks intermittierende elektrische Signalfehler oder Ausfälle kritischer Komponenten wie Airbags aufweisen.
Listen AI kann ab dem ersten Tag der Hardwareinstallation genau arbeiten, ohne dass wochenlange Datenerfassung und -training erforderlich sind. Es sind keinerlei Änderungen an vorhandenen Fertigungslinien, Werkzeugen oder Layouts erforderlich, was ein weiterer Grund für die Wahl von Deeply durch globale OEMs ist. Das System unterstützt über 20 Varianten industrieller Sensoren, darunter feste Richtmikrofone, Armbandmikrofone und Array-Mikrofone für laute Bereiche, und kann flexibel in dynamischen Produktionslinien mit sich ändernden Bewegungsmustern der Arbeiter eingesetzt werden. Die Prüfergebnisse (OK/NG) können in Echtzeit mit dem MES- oder PLC-System der Fabrik verknüpft und als rückverfolgbare Daten kapitalisiert werden.
Suji Lee, CEO von Deeply, erklärte, dass die Erkennung von Steckverbinder-Einrastgeräuschen zuvor als schwer vollständig automatisierbar galt, die akustische KI-Lösung jedoch gezeigt habe, dass dieses Problem in globalen Produktionslinien gelöst werden kann. Da mehrere globale Automobilhersteller und Zulieferer, darunter auch aus Nordamerika, Kooperationsanfragen gestellt haben, wird das Unternehmen die Automate 2026 als Gelegenheit nutzen, um vollständig in den komplexen Fertigungsmarkt Nordamerikas einzusteigen und die KI-Transformation in der Fertigung voranzutreiben. Der Stand von Deeply befindet sich in der North Hall #33046. Geplant sind Live-Demonstrationen der Listen AI-Lösung zur Diagnose von Steckverbinder-Einrastgeräuschen sowie die Aufnahme von Kooperationen mit nordamerikanischen Automobil-OEMs und Tier-1-Zulieferern. Die Messe dauert ab dem 22. Juni vier Tage.
Das auf akustische KI-Lösungen spezialisierte Unternehmen Deeply ermöglicht durch seine selbst entwickelte, nicht-sprachbasierte KI-Schallanalysetechnologie „maschinelles Hören" und verwaltet die Sicherheit in industriellen Umgebungen und im Alltag. Die industrielle KI-Schallanalyselösung „Listen AI Industrial" dient der Automatisierung der vom menschlichen Ohr abhängigen Produktqualitätsprüfung. Durch die Unterscheidung kleinster Unterschiede in Bauteilgeräuschen ermöglicht sie die Geräuscherkennung von Industrieteilen wie Aktuatoren, Motoren und Getrieben sowie die Erkennung von Bauteil-Einrastgeräuschen. Derzeit wird sie an die H Group (Automobilhersteller), Hyosung Electric und die Korea Railroad Corporation geliefert. Die öffentliche Sicherheits-KI-Schallanalyselösung „Listen AI Safety" gewährleistet Sicherheit in visuellen toten Winkeln wie Toiletten, Umkleidekabinen und blinden Bereichen, indem sie Schallsignale wie Schreie, lautes Sprechen, Weinen und Hilferufe erkennt. Diese Lösung wird bereits im staatlichen Sejong-Sportkomplex, im Naejangsan-Nationalpark, bei der Incheon Transportation Corporation und im Gangwon Land eingesetzt und in globale Märkte wie das Innenministerium von Singapur, Thailand und Vietnam exportiert.
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