Industrielle Produktion
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Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für TechnologieMaschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen
Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es…
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Bild: ©Alterfalter/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbHManufacturing Analytics und künstliche Intelligenz
Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten:…
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Bild: Mitsubishi Electric Europe B.V.TSN-fähige Servosysteme für anspruchsvolle Automatisierungsprojekte
Mit der Servoreglerserie Melservo MR-J5 bringt Mitsubishi Electric ein Highend-System für sehr anspruchsvolle Antriebsaufgaben auf den Markt.
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Bild: Institut für Fertigungstechnik und WerkzeugmaschinenDer digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem
Der digitale Zwilling ist der interdisziplinäre Kern zahlreicher Industrie-4.0-Anwendungen (I4.0). Implementierungsansätze sind allerdings oft noch individuell und kostenintensiv, da nutzbare Standards und Referenzmodelle bisher nicht vorhanden waren. Die Plattform I4.0…
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Bild: ©spainter_vfx/stock.adobe.com600 Daten pro Sekunde
Die wenigsten Fertigungsumgebungen sind homogen. Maschinen unterschiedlicher Hersteller und unterschiedliche Steuerungen bringen Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, einen Wert aus ihren Daten zu ziehen. Bei FactoryPal will man…
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Bild: Siemens AGProzessanomalien frühzeitig erkennen und wirtschaftlich bewerten durch KI-basierte App
Siemens stellt die AI Anomaly Assistant Industrie-App vor, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Anomalien in der Prozessindustrie erkennt und diese auf ihre Geschäftsrelevanz bewertet.
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Bild: ©ssguy/shutterstock.comDaten vor Ort auswerten, autonom reagieren
Mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Applikationen lassen sich immer neue Herausforderungen lösen. Die stetig steigenden Datenmengen, die aus der immer komplexeren Automatisierung resultieren, erfordern Maschinen und…
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Bild: TSU – Verein für Technische SicherheitKI-Einsatz für Safety-Anwendungen
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Fertigung kann Produktqualität, Produktivität und Prozessabläufe verbessern. Bei sicherheitsbezogenen Applikationen im Bereich der DIN/EN61508 hingegen kommen KI-Methoden bislang nicht zum Einsatz. Ein…
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Bild: IBM Deutschland GmbHKostenreduzierung in der Ersatzteilplanung durch KI-basierte Prognosen
Leo Müller ist Planer im Zentrallager eines großen Automobilherstellers. In den letzten Jahren kam es immer wieder zu hohen Inventarüberschüssen im Ersatzteilbereich. Oft lagern am Ende des Lebenszyklus eines Teils…
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Bild: PSI Logistics GmbHMehrwert durch Innovationen
Bei der digitalen Transformation fällt der Software eine entscheidende Rolle zu. Für Investitionspläne in zukunftsfähige Softwaresysteme sind zahlreiche Entscheidungskriterien abzuwägen. Das Spektrum reicht von Upgrade- und Releasefähigkeit bis hin zur…
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Bild: Kaspersky Labs GmbHLösung zur Voraussage von Ausfallzeiten in Industrie-Umgebungen
Mit Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection lassen sich Abweichungen in den Produktionsprozessen frühzeitig erkennen und Ausfallzeiten reduzieren.
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Bild: ©Kirill/stock.adobe.comVon der Aggregation zur Interpretation
Da Manufacturing-Execution-Systeme regelbasiert arbeiten, verlangen Veränderungen im Produktionsablauf nach einer Neuprogrammierung des Systems. Mit künstlicher Intelligenz wird dies ein Stück weit autonomer. Der Mensch bleibt jedoch die letzte Instanz.
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