Von der KI-Bildgenerierung in die Industrie:
Wo liegen die Chancen für SeaArt?
Von Sino-Cooperation Platform
10. September 2026
Gestern haben unsere Kollegen SeaArt in Chengdu besucht.
Das 2023 gegründete Unternehmen verfügt nach eigenen Angaben inzwischen über mehr als 60 Millionen registrierte Nutzer weltweit. Rund 90 Prozent davon kommen aus Ländern außerhalb Chinas.
Dabei stellt sich für mich eine interessante Frage: Wie könnte eine KI-Plattform für Kreative konkrete Probleme in Industrieunternehmen lösen?
Einige mögliche Ansatzpunkte liegen nahe:
🔹 Visualisierung im technischen Vertrieb: Reale Produkte können in unterschiedlichen Anwendungsszenarien dargestellt werden, ohne relevante Produktdetails zu verändern. Dadurch könnten Kunden Lösungen schneller verstehen und Vertriebsteams Präsentationsmaterialien mit geringerem Aufwand erstellen.
🔹Schulungsmaterialien: Auf Grundlage fachlich geprüfter Unterlagen könnten Illustrationen und Lernmaterialien für Maschinenhersteller, Serviceteams und Bildungseinrichtungen erstellt werden.
Besonders interessant ist aus meiner Sicht jedoch die industrielle Qualitätsprüfung: Könnte generative KI dabei helfen, seltene Fehlerbilder für das Training von Prüfmodellen bereitzustellen?
Ein Beispiel: Für die automatisierte Prüfung von Metalloberflächen sind Bilder fehlerfreier Bauteile in der Regel leicht verfügbar. Bei selten auftretenden Kratzern, Vertiefungen oder Beschichtungsfehlern fehlen dagegen häufig ausreichende Trainingsdaten.
* Das Bild wurde mit SeaArt KI-generiert.
Ein möglicher Ansatz wäre, aus realen Gutteilbildern und wenigen echten Fehlerbeispielen gezielt zusätzliche Fehlerbilder zu generieren. Fachleute würden diese anschließend prüfen und kennzeichnen, bevor sie in das Modelltraining einfließen. Ob dieser Ansatz funktioniert, müsste anschließend anhand unabhängiger realer Prüfbilder validiert werden.
Daraus könnte ein interessantes Kooperationsmodell entstehen:
SeaArt übernimmt die gezielte Bildgenerierung, ein Unternehmen für industrielle Bildverarbeitung entwickelt und integriert das Prüfmodell, und ein Fertigungsunternehmen definiert die Fehlerklassen und validiert die Ergebnisse.
Dies ist zunächst eine Idee, deren technische Machbarkeit noch geprüft werden müsste. Entscheidend wäre, ob sich damit der Aufwand für die Datenerfassung reduzieren, die Entwicklung beschleunigen und die Prüfleistung im realen Betrieb verbessern lässt.
Branchenübergreifende Innovation braucht ein klares betriebliches Ziel: Wie viel Arbeitszeit lässt sich einsparen? Welche Kosten können reduziert werden? Wie lässt sich die Qualität verbessern?
Wo sehen Sie weitere sinnvolle Verbindungen zwischen generativer KI und industrieller Praxis?
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