Grußwort zur SPS-Messe

Grußwort zur SPS-Messe:

SPS, die 30.

Bild: Mesago Messe Frankfurt GmbH

In wenigen Tagen startet die Jubiläumsausgabe der SPS in Nürnberg. Gestartet ist die Fachmesse 1990 in Sindelfingen, mit 63 Ausstellern und 3.420 Besuchern. Mit ihrem Umzug 1997 nach Nürnberg hatte die SPS Raum zu wachsen: Aus einer Messehalle in Sindelfingen wurden gleich auf Anhieb drei Hallen in Nürnberg.


Damit wurde der Grundstein für die SPS gelegt, die wir heute kennen. Sie bildet als Leitmesse längst das komplette Spektrum der industriellen Automation ab – vom einfachen Sensor bis hin zu intelligenten Lösungen, vom heute Machbaren bis hin zur Vision einer umfassend digitalisierten Industriewelt.

Auf dem Messegelände in Nürnberg treffen sich vom 26. bis 28. November mehr als 1.650 Aussteller aus dem In- und Ausland. Dabei stehen aktuelle Automatisierungsprodukte und -lösungen sowie zukunftsweisende Technologien im Fokus der Leistungsschau. Auch die gesamte Bandbreite der elektrischen und elektronischen Komponenten für den Anlagenbau ist in Nürnberg zu finden: vom Stecker über die Steuerung bis hin zur Visualisierung – inklusive der datentechnischen Konzepte. Das führt dazu, dass die Messe bei den Besuchern des Anlagenbaus besonders beliebt ist, denn egal ob es sich um die Datenübermittlung per Feldbus, Ethernet oder 5G dreht oder um die Datenverwaltung mittels Edge- oder Cloudkonzepten, alle Themen finden sich auf der SPS wider. Denn auf wohl keiner anderen Messe wird der reibungsfreie Austausch und die Integration einzelner Anlagenbestandteile so intensiv behandelt und diskutiert wie auf der SPS: Konformität und Interoperabilität gehören zum Grundwortschaft der Veranstaltung.

Die SPS wird auch in diesem Jahr von einem breiten Informations- und Rahmenprogramm begleitet. Neben Podiumsdiskussionen und Fachvorträgen auf den vier Messeforen werden erneut Guided Tours zu den Themen Machine Learning und KI, Predictive Maintenance, Industrial Security in der Fertigung und Cloudsysteme angeboten. Der Fokus liegt dabei auf echten Use Cases. In diesem Sinne wünsche ich erlebnisreiche Messetage und eine erfolgreiche SPS 2019.

Sylke Schulz-Metzner,

Vice President SPS

Thematik: Newsarchiv
|
MESAGO Messe Frankfurt GmbH
www.mesago.messefrankfurt.com

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