elunic AI.SEE
elunic AG
AI.SEE ist die KI-Qualitätsprüfungsplattform der deutschen elunic AG — spezialisiert auf Oberflächeninspektion und Schweißnahtprüfung für den Mittelstand. Das System nutzt Deep Learning für Fehlererkennung bei Poren, Rissen, Bindefehlern und Geometrieabweichungen — konfigurierbar auf bestehende Industriekameras statt proprietärer Hardware.
Kosten: Typisches Gesamtprojekt 80.000–130.000 € (Hardware ca. 40.000 €, Softwarelizenzen ca. 25.000 €, Integration und Inbetriebnahme ca. 30.000 €); jährliche Betriebskosten ca. 25.000 € (Lizenzen, Retraining, Support). Quelle: elunic.com, Stand April 2026.
Stärken
- Deutsches Unternehmen mit EU-Datenhaltung und deutschsprachigem Support
- Hardwareunabhängig — läuft auf Standard-Industriekameras (Basler, Allied Vision), kein Kauf proprietärer Kamerasysteme nötig
- Spezialisierung auf Mittelstand-Fertigungsumgebungen — realistische Projektzuschnitte statt Enterprise-Pakete
- Transparente Kostenstruktur im Vergleich zu Vollsystem-Anbietern
- Continual Learning: Modell verbessert sich mit neuen Produktionsdaten im laufenden Betrieb
- Nachgewiesene Schweißnahtinspektion: 99.7% Erkennungsgenauigkeit laut Anbieterangaben
Einschränkungen
- Deutlich weniger Referenzen als VITRONIC oder Cognex in High-Volume-Automotive
- Kein eigener Roboter oder Handling-System — Integration in Förderanlage muss separat gelöst werden
- Angaben zur Erkennungsgenauigkeit basieren auf Anbieterstatements, nicht auf unabhängigen Audits
- Für sicherheitskritische Anwendungen (Druckbehälter, Tragelemente) empfiehlt sich unabhängige Validierung
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Nimm Kontakt mit elunic über elunic.com auf und beschreibe deine Prüfaufgabe: Schweißnahttypen, Materialien, Stückzahl, gewünschte Norm (DIN EN ISO 5817 Bewertungsgruppe). elunic führt eine kostenlose Erstbewertung durch.
Schritt 2: elunic analysiert, welche Kamera-Optik und Beleuchtung für deine Geometrie geeignet ist — und ob vorhandene Hardware integriert werden kann. Das spart oft 15.000–20.000 € Hardware-Kosten bei bestehenden Kamerainstallationen.
Schritt 3: Proof-of-Concept-Phase: Du lieferst 200–500 Referenzbilder (Gutteile und dokumentierte Fehler), elunic trainiert das Basismodell. Nach 4–8 Wochen Parallelprüfung mit manuellem Prüfer werden Schwellwerte und Fehlerkategorien validiert.
Ein konkretes Beispiel
Ein mittelständischer Behälterbauer (ca. 120 Mitarbeitende) fertigte Sonderdruckbehälter für die Chemieindustrie. Die manuelle Sichtprüfung durch zwei Schweißfachleute deckte rund 60 % der Nahtlänge stichprobenhaft ab — zu wenig für DIN EN ISO 5817 Bewertungsgruppe B. Nach AI.SEE-Einführung wurden bestehende Kameras in der Prüfkabine um KI-Auswertung erweitert. 100 % Nahtabdeckung, Prüfbericht automatisch, TÜV-kompatible Dokumentation. Investition inklusive Integration: ca. 95.000 €, Amortisation nach 14 Monaten durch eingesparte Nacharbeitskosten und zwei vermiedene Kundenreklamationen.
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Empfohlen in 1 Use Cases
Maschinenbau
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