Computer Vision POC

Ersatzteil-Erkennung per Foto

Fotografiere ein defektes Bauteil. Die KI identifiziert in Sekunden die passenden Ersatzteile aus deiner CAD-Datenbank.

Das Problem

Teilesuche kostet Zeit und Geld

Field-Techniker verbringen bis zu 30% ihrer Zeit mit der Identifikation von Ersatzteilen. Falsche Bestellungen führen zu Fehllieferungen, wiederholten Anfahrten und frustrierten Kunden.

Die Lösung

Foto machen, Teil finden

Ein Foto vom defekten Teil genügt. CLIP-basierte Bildsuche vergleicht mit CAD-Renderings und liefert die Top-3 Matches mit Konfidenzwerten — in unter 2 Sekunden.

So funktioniert's

Von der Kamera bis zum Bestellvorschlag in 4 Schritten

1

Foto aufnehmen

Bauteil mit Smartphone fotografieren

2

Upload

Bild in die Web-App hochladen

3

KI-Analyse

CLIP vergleicht mit CAD-Renderings

4

Ergebnis

Top-3 Matches mit Teilenummern

Business Impact

Messbare Verbesserungen im Service-Alltag

+20%
First-Time-Fix Rate
Mehr Reparaturen beim ersten Besuch abgeschlossen
-35%
Fehllieferungen
Weniger falsche Teile bestellt und verschickt
<2s
Identifikationszeit
Statt manueller Katalogsuche in Minuten

Was ich gebaut habe

Tech Stack

Python FastAPI OpenCLIP PyTorch React Vite Blender Docker Traefik NumPy

Bereit zum Testen?

Lade ein Foto hoch und sieh selbst, wie die Teilerkennung funktioniert.

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