Bild: ISW Institut für Steuerungstechnik der Artikelserie Stuttgarter Innovationstage (Teil 1): Selbstlernende Steuerungssysteme Die Umstellung eines Produktionssystems, z.B. einer Roboterzelle, auf ein neues Produkt muss künftig schnell und mit wenig Aufwand möglich sein. Die Steuerungssysteme, sowie die zugehörigen Engineering Methoden, müssen dabei intelligent und lernfähig werden, manuelle Aufwände in der Entwicklung zu reduzieren. Die virtuelle Inbetriebnahme stellt eine geeignete Lernumgebung dar, in der sich das Steuerungssystem mit Methoden der künstlichen Intelligenz selbst programmiert. Dafür müssen die Simulationswerkzeuge erweitert und möglichst standardisierte Schnittstellen geschaffen werden.
Bild: Aries Embedded GmbH KI Vision Kit Kommt bei der Bildverarbeitung KI ins Spiel, muss oft eine leistungsfähige und teure Hardware verwendet werden. Der Ansatz des C-Vision-Kits besteht darin, eine flexible SoC-FPGA-Architektur mit einer performanten Vision Processing Unit (VPU) zu kombinieren und mit industriellen Kameras als Entwicklungsplattform bereitzustellen.
Bild: ZVEI e.V. Mehrwert dank KI Das vom ZVEI geleitete Konsortialprojekt „Plattform für kontextsensitive, intelligente und vorausschauende Smart-Living-Services – ForeSight“ ist einer der Gewinner des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) ausgeschriebenen Innovationswettbewerbs „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“. Dies wurde heute durch das BMWi im Rahmen der Eröffnungsfeier des Forums Digitale Technologien bekannt gegeben.
Bild: Moxa Europe GmbH Edge-Hardware für jede Phase des KI-Projekts Viele KI-Anwendungen sollen Entscheidungen ‚on Edge‘ treffen. Die Modelle dafür werden zwar noch in der Cloud trainiert, Datenerfassung und Interferenz sind aber problemlos vor Ort möglich. Dabei stellt jede Phase der KI-Implementierung andere Anforderungen an die Edge-Hardware.
Bild: ArtiMinds Robotics GmbH Forschungsprojekt für die KI-basierte Roboterkalibrierung Um durch maschinelles Lernen neue softwaregetriebene Kalibriermethoden für Industrieroboter zu entwickeln, haben ArtiMinds Robotics, die Universität Stuttgart und die DHBW Karlsruhe im April 2020 das KI-Projekt Kirk gestartet.
Bild: AWK Verein / Roberto Pfeil Forschungsprojekt zum Einsatz übertragbarer KI-Anwendungen Um den Herausforderungen von künstlicher Intelligenz in der Produktion zu begegnen, hat das WZL der RWTH Aachen das Projekt ‚GeMeKi‘ ins Leben gerufen.
Bild: WZL App-basierte Qualitätsvorhersage mit künstlichen neuronalen Netzen für KMU Moderne Maschinensteuerungen liefern viele Daten über den ablaufenden Fertigungsprozess, aber erst die spezialisierte Auswertung der Daten ermöglicht einen tiefergehenden Einblick.
