Hardware für Fast-Tracking-Projekte

Bild: TL Electronic GmbH

Die vernetzte Fertigung oder Anlage der Zukunft ist eine wahre Datenfabrik. Um Daten schnell, zuverlässig und
sicher zu verarbeiten, setzt man Edge-Computing-Lösungen wie Industrie-PCs oder mobile HMI-Terminals ein. Dabei kann Auswahl und Beschaffung der Hardware die Wertschöpfung deutlich beeinflussen.
Die Entwicklungsgeschwindigkeit in der Informationstechnologie – speziell in der Rechnerhardware – nimmt nach wie vor zu. Gleichzeitig werden die Investitionszyklen und Abschreibungszeiten in der Industrie als Gründe für den deutlich längeren Product Lifecycle betrachtet. Unter dem Vorzeichen der Digitalisierung ändert sich diese Haltung. Die Neuheiten aus dem Silicon Valley fließen zwar noch mit etwas Zeitverzögerung in industrietaugliche Hardware wie Tablets, Industrie- oder Panel-PCs oder Embedded-Systeme ein. Doch andererseits verändern sich gewohnte Bedienstandards an der Maschine. „Hersteller sowie Endanwender experimentieren z.B. mit modernen Bedienkonzepten über ruggedized Industrie-Tablet-PCs“, fasst Stefan Götz seine Erfahrungen mit Automobilherstellern, Maschinenbauern und Unternehmen aus der Logistik zusammen. Der geschäftsführende Gesellschafter von TL Electronic aus Bergkirchen bei München beschreibt die Haltung so: „Wird bei großen Autoproduzenten ein Projekt im Fast Tracking umgesetzt, dann ist klar: Man will auch die neuesten Technologien an industrieller Hardware einsetzen.“

Integrated Manufacturing

Im Integrated Manufacturing erfahren so vermehrt Scada-Systeme als Thin-Client-Lösungen auf mobilen Endgeräten mehr Akzeptanz als noch vor kurzer Zeit. Damit wird das Edge-Computing nicht nur ein Mittel, um die erfassten Daten für die Cloud vorab zu verarbeiten. „Entscheidend ist, dass dadurch die Nutzung der Daten in der Fertigung überhaupt erst möglich ist“, schildert Götz, „und damit zukünftige Methoden wie Machine Learning direkt an die Quelle der Daten rücken.“ Für Götz ist dieser strukturelle Wandel der Automatisierungsarchitekturen mit fundamentalen Effekten auch im Sensor-/Aktor-Bereich bereits voll im Gange. TL Electronic ist als Anbieter mit langjähriger Branchenkompetenz bereits darauf eingestellt. Für Anwender zeigt sich dieser Erfahrungsschatz in einem anwendungsspezifischen Informationssupport und vorkonfigurierten Setups der industrietauglichen IT-Lösungsangebote. Die stärkere Integration der Applikationsorientierung in der Lösungsfindung ist für Stefan Götz für beide Seiten entscheidend.

Vorkonfigurierte Angebote

Auf der kürzlich neu vorgestellten Internetseite findet man für die jeweilige Industrieanwendung und Branche vorkonfigurierte Lösungen. Diese Produkte sind für die Anwendungen z.B. für die Lebensmittelindustrie speziell entwickelt und erleichtern Auswahl wie rundum geschützte IP65-Panel-PCs im Edelstahlgehäuse mit glatten Oberflächen, ohne Schmutzkanten und für den Einsatz im hohem Betriebstemperaturbereich. Die Hardware-Spezifikation wird online dargestellt und bei der Beschaffung helfen Wizards und Chatbots. Nach dem Erstkontakt im Internet folgt die Anforderungsanalyse meist vor Ort. Zur systematischen Beratung zählen für Stefan Götz besonders, dem Kunden Effizienzpotenziale aufzuzeigen und neue Industrie-PC-Lösungen anzubieten, an die vorher vielleicht noch gar nicht gedacht wurde. Die Mitarbeiter in Vertrieb und Produktentwicklung entwickeln mit dem Anwender Vorschläge vom Edge-Industrie-PC bis hin zum robusten Vehicle Mounted Computer z.B. für Flurförderfahrzeuge, die gemäß Militärstandard MIL-STD-810G zertifiziert sind. Nach IPC-Design und Modifikation über den Fertigungsauftrag bis hin zu Produktion in geschlossener ESD-Schutzzone mit Software-Implementierung und Qualitätstest in eigener Burn-in-Umgebung will sich die Firma über ihren Service vom Markt abheben.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

TL Electronic GmbH
www.tl-electronic.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„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?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

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.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

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.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

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.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige