Sensoren sind großartig, aber sie sind blind.
Eine SPS kann Ihnen sagen, dass der Förderbandmotor gestoppt hat.
Sie kann Ihnen nicht sagen, dass er gestoppt hat, weil eine Flasche umfiel, oder weil der Bediener spät vom Mittagessen kam, oder weil eine Rohmaterialpalette leer war.
Das ist die „Context Gap" in Fertigungsdaten.
Computer Vision (CV) AI füllt diese Lücke. Eine auf die Maschine gerichtete Kamera sieht nicht nur, dass die Produktion gestoppt hat — sie sieht, warum.
Am besten für: Werke, die wollen, dass CV echte Arbeitsaufträge auslöst — nicht nur ein Dashboard erzeugt.
Fabrico ist die einzige Plattform, die CV + natives CMMS + OEE kombiniert. CV zählt echte Teile ohne SPS, zeichnet bei jedem Micro-Stop ein Video auf, erstellt automatisch einen Arbeitsauftrag mit Foto und Root-Cause-Hypothese.
Warum es gewinnt: 4 Stunden Implementierung (Kamera + Edge-Box). Unter €2k Capex pro Linie. Deckt alte Maschinen ohne SPS ab.
Am besten für: manuelle Montagelinien mit hoher Komplexität.
Plus: Starke Manual-Assembly-Analytik. Detailliertes Action-Tracking.
Minus: Teuer. Kein CMMS. Funktioniert nicht für Maschinenlinien.
Am besten für: kontextuelle Montageführung in Echtzeit.
Plus: Starke KI sieht Fehler sofort.
Minus: Eng fokussiert — deckt nicht allgemeines OEE oder Instandhaltung.
Am besten für: High-Precision-Qualitätsprüfung.
Plus: Industrietaugliche Hardware. Tiefes Qualitätsmodell.
Minus: Kein OEE-Tool. Erfordert Engineering pro neue Maschine.
Am besten für: Defekterkennungs-Use-Cases mit kleinen Datasets.
Plus: Leicht trainierbares CV-Modell. Andrew-Ng-backed.
Minus: Kein CMMS. Erfordert Data Scientist zum Deployment.
Fabrico — CV + CMMS + OEE actionable. Drishti — Manual-Assembly-Tiefe. Retrocausal — Echtzeit-Guidance. Cognex — Quality-Präzision. Landing AI — Defekterkennung. Nur Fabrico verknüpft CV-Findings mit echten Arbeitsaufträgen.
CV ohne geschlossenen Kreislauf zur Handlung ist ein schöner Videostream. CV mit actionable CMMS-Integration ist eine Revolution. Buchen Sie eine persönliche Fabrico-Demo.