Eines Vision Systems
Eines Vision Systems
Eines Vision Systems ist einer der führenden Anbieter für KI-gestützte Lack- und Oberflächeninspektion in der Automobilindustrie. Das Kernsystem ESFI (Eines Surface Finish Inspector) kombiniert Deflektometrie mit Deep-Learning-Klassifikation — für vollflächige, inline-fähige Fehlererkennung auf Karosserie-Niveau. Über 90 OEM- und Tier-1-Werke weltweit nutzen Eines-Systeme.
Kosten: Projektbasierte Preise; Paint-Inspection-Tunnel für OEM-Lackstraßen ab ca. 800.000–2.000.000 € (Tunnellänge und Defektklassifikationstiefe abhängig); Wartungsverträge typisch 10–15 % des Anschaffungswerts pro Jahr. Kein öffentlicher Listenpreis — ausschließlich Projektangebot.
Stärken
- Exklusive Spezialisierung auf Automobilinspektionen — keine generische Industrie-CV-Plattform, sondern Domänen-Know-how über Jahrzehnte
- ESFI-Tunnel erkennt Orange Peel, Staub, Einschlüsse, Kratzer und Pinholes in Echtzeit bei Bandgeschwindigkeit
- 3D-Defektpositionierung mit millimetergenauer Ortsangabe für robotergesteuerte Nacharbeit
- Integration in MES und robotergestützte Nacharbeitssteuerung (Closing-the-Loop)
- Deep-Learning-Klassifikation unterscheidet reparaturwürdige von tolerierbaren Defekten — reduziert unnötige Nacharbeit
Einschränkungen
- Ausschließlich für OEM-Lackstraßen und große Tier-1-Zulieferer — ab ca. 200 Fahrzeuge/Schicht wirtschaftlich sinnvoll
- Sehr hohe Investitionskosten — keine Lösung für Mittelstand oder Lohnlackierer
- Lange Implementierungsprojekte: Systemdesign, Installation, Kalibrierung, Modelltraining 9–18 Monate
- Kein Self-Service oder On-Demand-Einstieg — ausschließlich Projektgeschäft mit Eines-Ingenieuren
- Modellretraining bei neuen Fahrzeuggenerationen oder Farbeinführungen erfordert neue Datenerhebung und Ones-Einbindung
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Kontaktiere Eines über eines.com und beschreibe euren Produktionskontext: Fahrzeugtakt, Karosserievarianten, aktueller Fehler-Baseline (PPM, Nacharbeitsquote) und bestehende Robotik/MES-Infrastruktur. Eines führt eine kostenlose Machbarkeitsbewertung durch — ohne die entfällt kein sinnvolles Angebot.
Schritt 2: Vereinbare eine Demo an einem Referenzwerk (Eines nennt auf Anfrage Standorte). Lass dort an drei bis fünf eigenen Referenzkarosserien testen, ob das System eure spezifischen Defekttypen zuverlässig klassifiziert — vor allem Orange Peel und kleinteilige Einschlüsse, die am häufigsten diskutiert werden.
Schritt 3: Plane die MES-Integration parallel zur Hardware-Planung. Das ESFI-System übergibt Defektkarten via OPC UA oder REST-Schnittstelle — aber die Logik, wie Reparaturpriorität und Roboter-Pfadplanung daraus folgen, muss gemeinsam mit eurer Steuerungsabteilung spezifiziert werden. Das ist oft der längste Pfad im Projektplan.
Ein konkretes Beispiel
Ein europäischer OEM-Lackierbetrieb (Produktionsvolumen: 900 Fahrzeuge/Tag, vier Kabinen, 16 Farben) installiert den Eines ESFI-Tunnel nach der Klarlacktrocknung. Das System erkennt Defekte ab 0,3 mm Durchmesser auf der gesamten Karosserie bei laufendem Band und übergibt 3D-Positionsdaten an nachgelagerte Nacharbeitsroboter. Ergebnis nach zwölf Monaten: manuelle Flächeninspektion reduziert auf Stichprobenkontrolle, Nacharbeitsquote sinkt um 38 %, Roboter bearbeiten nur tatsächlich reparaturwürdige Stellen. Gesamtinvestition: ca. 1,8 Mio. €; Break-even nach 26 Monaten durch eingesparte Manualstunden und reduzierte Fehlwege im Nacharbeitszentrum.
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