Das europäische Exzellenznetzwerk ‚dAIEDGE‘ fördert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Edge-Computing-Plattformen – das Fraunhofer IGD ist einer der Projektpartner.
Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.
Unter dem Motto ‚Beyond the internet as we know it …‘ fand am Donnerstag in München der von Digitaldienstleister Ray Sono ausgerichtete Ray Talk statt. Dabei trafen sich Entscheidungsträger, um mit renommierten Sprechern und über 100 handverlesenen Gästen über künstliche Intelligenz und die Zukunft der digitalen Welt zu debattieren.
Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.
Die neue Software Kuka.SmartBinPicking bietet eine Kombination aus KI-basierter Erkennung von Objekten sowie Bahnplanung des Roboters.
Am 28. März werden auf der digitalen Konferenz ´TechTalk Day Logistik´ verschiedene Logistiklösungen aus den Bereichen fahrerlose Transportsysteme, digitale Lagersteuerung, Kommissionierlösungen und Bildverarbeitung vorgestellt.
Die Anforderungen in der Lagerlogistik sind in den letzten Jahren beständig gewachsen, vor allem in puncto Flexibilität.
Unternehmen müssen jederzeit auf einen Cyber-Angriff vorbereitet sein. Wie gut sie das allerdings in der Realität tatsächlich sind, können die wenigsten von ihnen einschätzen. Eine Antwort darauf liefert die Bestimmung des Reifegrads der IT-Sicherheit.
Capgemini hat die TechnoVision 2023 mit dem Titel „Right the Technology, Write the Future“ veröffentlicht. Der Report hebt Technologietrends hervor, um Führungskräfte bei der technologiebasierten Transformation ihres Unternehmens zu unterstützen.
Zur Aufwertung seiner Tools für eine beschleunigte Entwicklung von Projekten mit künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) hat STMicroelectronics Ende 2022 Upgrades für NanoEdge AI Studio und STM32Cube.AI herausgegeben.
Das Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat 2021 das Projekt AI-Test-Field gestartet.
Die Europäische Investitionsbank (EIB) investiert 15Mio.€ in die Weiterentwicklung KI-basierter Mensch/Maschine-Systeme, die German Bionic entwickelt hat und produziert.
Der Hype um Chatbots mit künstlicher Intelligenz ist groß. Allerdings bringt die Technologie auch Cyberkriminelle aufs Parkett, die sich die neuen Möglichkeiten zunutze machen. Chester Wisniewski, Cybersecurity-Experte bei Sophos, gibt dazu Statements und Beispiele.
In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.
Von der Entwicklung über die Materialbeschaffung, den Produktionsprozess bis zur Nutzung und schlussendlich Entsorgung – wer Produkte nachhaltiger gestalten will, steht vor einer komplexen Aufgabe.
Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.
Mängel im Endprodukt, lange Vorlaufzeiten oder Unterbrechungen in der Lieferkette sind Schmerzpunkte in jeder Qualitätssicherung.
In Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Automobil- und Technologie-Bereich veranstaltet Idealworks eine weltweite AI-Challenge zum Training künstlicher Intelligenz in der Produktion basierend auf synthetischen Daten aus der BMW iFactory.
In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.
Die Anmeldung für die Everyday AI Conference am 21. Juni in London ist geöffnet.
„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?
Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen sind seit Jahren in der industriellen Produktion angekommen. Zumindest theoretisch. Mit welcher Vehemenz KI jetzt in der Praxis Einzug hält, soll sich auf der Automatica zeigen, die vom 21. bis 24. Juni 2022 in München stattfindet.
Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.
Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.
Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.
GreyOrange gibt die Ergebnisse einer gemeinsam mit der Bundesvereinigung Logistik (BVL) durchgeführten Studie zum Thema „Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien in der Intralogistik“ bekannt.