Siemens Startup Meetup — Physical AI & Robotics | AlpiType
Wie AlpiType bei Siemens
98,5 % Defect Detection on‑premise
gezeigt hat
Simulation-driven AI for Machine Vision
Physical AI trifft Industrie-Realität
Format
Startup-Pitches, Projektvorstellungen und fachlicher Austausch rund um Physical AI, Robotics und industrielle Automatisierung — hosted by Siemens im Munich Urban Colab.
AlpiType-Beitrag
Anton Lytvynenko zeigte, wie simulation-driven AI Machine-Vision-Systeme auf 98,5 % Defect Detection bringt — in der Live-Produktion, ohne Cloud, ohne manuelle Referenzbilder.
Thema des Abends
Wie AI aus dem Labor in die Produktion kommt — und was es braucht, damit KI-Systeme nicht nur im Demo funktionieren, sondern auf dem Shopfloor.
Standorte
Projekte und Teams aus München, Dresden und dem gesamten DACH-Raum. Enger Austausch zwischen Industrie, Deep-Tech-Startups und Forschung.
30 Minuten mit unserem Software-Architekten — kein Pitch, nur Ihre konkrete Situation.
Zwei Thesen aus dem Vortrag
Qualitätskriterien müssen vor dem Build definiert werden — nicht danach.
Wer erst nach der Implementierung entscheidet, was ein Defekt ist, baut zweimal. Simulation-driven AI erzwingt diese Definition am Anfang: kein synthetisches Bild ohne Spec, kein Modell ohne Grenzwert. Das zwingt Präzision — und spart Iterationen in der Produktion.
98,5 % Erkennungsrate — ohne eine einzige reale Fehleraufnahme am Start.
Synthetische Trainingsdaten ersetzen Monate manueller Bilderfassung. Das System lernt auf simulierten Defekten, wird in der Produktion feingetunt — und erreicht dabei eine Erkennungsrate, die herkömmliche Ansätze erst nach 6–12 Monaten Betrieb sehen. Getestet in Live-Produktion.
Projekte des Abends
Defect Detection ohne Cloud — bereit für Ihre Linie?
On-premise, DSGVO-konform, 98,5 % Erkennungsrate in der Live-Produktion — ohne Referenzbilder-Sammlung im Vorfeld.
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