Industrielle Produktion
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Bild: Leadec GroupStau auf der Datenautobahn
Für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion ist eine solide Datenbasis entscheidend. Je größer die Datenmenge und je höher die Datenqualität, desto besser funktionieren KI-Projekte. Falls die…
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Bild: Beckhoff Automation GmbH & Co. KGTwinCat Machine Learning für intelligente Bolzenanker-Produktionslinie
Ein auf Befestigungstechnik spezialisiertes, international tätiges Unternehmen produziert u. a. Bolzenanker in verschiedensten Ausführungen. Um hierbei die Umschließungsqualität der zugehörigen metallischen Hülse aus vorhandenen Maschinendaten in Echtzeit zu bestimmen, wurde…
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Bild: MPDV Mikrolab GmbHAdaptive und flexible Planung mit Fedra
Mit dem Advanced Planning and Scheduling System (APS) Fedra können Sie sowohl einfache Arbeitsgänge als auch komplexe Fertigungsaufträge schnell und flexibel planen.
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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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