Industrial-Vision-Teams
Geeignet für Teams, die Annotation, Review und Liefererwartungen standardisieren wollen statt sich auf manuelle Abstimmung zu verlassen.
Daten-Workflow
Aus einzelnen Annotationen einen wiederverwendbaren Zyklus für Review, Training, Export und Lieferung machen
TjMakeBot hält Projekteinstieg, KI-Vorlabeling, manuelle Prüfung, Trainingsübergabe, Export und Liefersummaries in einem Produktionskreislauf statt in verstreuten Werkzeugen.
KI-VorlabelingReview-CheckpointsTraining / Export ÜbergabeLiefersummary
Was dieser Workflow umfasst
Organisieren Sie Dateneingang, Label-Regeln, Review, Training, Export und Übergabe in einem verbundenen Workflow.
Uploads, Projekteinstieg und Label-Regeln auf einer operativen Spur halten
KI-Vorlabeling direkt in menschliche Prüfung und Nacharbeit überführen
Denselben Projektkontext über Training, Export und Liefersummaries teilen
Jedes Teammitglied sehen lassen, in welcher Phase sich das Projekt befindet und was als Nächstes passiert
Akzeptierte Ergebnisse in den nächsten Versionszyklus einspeisen, statt den Prozess jedes Mal neu zu bauen
Geeignet für
Robotik- und Edge-AI-Teams
Geeignet, wenn Datenproduktion und Trainingsübergabe auch bei wechselnden Szenarien und Sensoren stabil bleiben müssen.
Outsourcing- oder Multi-Role-Teams
Geeignet für Teams, die Kunden und internen Operatoren denselben aktuellen Stand, Owner und nächsten Schritt erklären müssen.
Projekte mit Abnahmeschleifen
Geeignet, wenn neben Dateien auch Version, Summary, Download-Einstieg und nächster Kontext geliefert werden müssen.
Typischer geschlossener Ablauf
Sehen Sie die wichtigsten Produktionsphasen vom Projektstart bis zur Abnahme, jeweils mit dem nächsten Schritt.
01
Projektaufnahme und Daten-Onboarding
Setzen Sie Ziele, Label-Regeln und Lieferanforderungen, bevor Daten in das Projekt gelangen.
02
KI-Vorlabeling mit menschlicher Prüfung
Lassen Sie KI die erste Runde übernehmen und stabilisieren Sie Qualität anschließend über Review und Nacharbeit.
03
Training, Export und Liefersummary
Verbinden Sie freigegebene Daten mit Training und Export und präsentieren Sie Ergebnisse über eine teilbare Lieferoberfläche.
04
Abnahmefeedback in die nächste Version zurückführen
Führen Sie Abnahmefeedback und Grenzfälle in die nächste Iteration zurück, statt wieder bei null zu beginnen.
Was Teams gewinnen
Weniger Übergabelücken zwischen Upload, Review, Training, Export und Lieferung
KI-Einstiege und menschliche Qualitäts-Checkpoints bleiben auf derselben Produktoberfläche
Jede Lieferseite trägt standardmäßig Versions-, Download- und Rückblick-Kontext
Einmalige Projekte werden leichter zu wiederverwendbaren Templates und Betriebsmodellen
Daten-Workflow
Den gesamten Datenkreislauf über einen Workflow-Einstieg steuern
Verbinden Sie Intake, Annotation, Review, Training, Export und Delivery mit Workflow Cloud in einem Ablauf.