Eine herausfordernde Anwendung bei der Kunststoffverarbeitung ist die Erkennung von Stippen (punktförmige Materialveränderung) bis zu einer Größe von 50µm. Derzeitige Technologien bieten meist nicht die Kombination aus hoher Bandbreite und geringer Latenz, die Voraussetzung für den benötigten Durchsatz und die gewünschte Sortierqualität sind.
Die Upgrades der Sapera Vision Software von Teledyne Dalsa umfassen Verbesserungen des grafischen KI-Trainingstools Astrocyte und des Bildverarbeitungs- und KI-Bibliotheken-Tools Sapera Processing.
ICO Innovative Computer stellt den neuen PicoSYS 4614 KI Embedded PC vor.
Bei physischen Produkten sind Mängel in der Regel schnell festzustellen, oft reicht schon ein Blick. Anders sieht es bei KI-Systemen aus. Wie bei diesen Systemen ein Mangel aussehen kann und wie Unternehmen möglichen Mängeln vorbeugen können, berichtet Rechtsanwalt Kay Diedrich.
Auf der zweiten Konferenz ‚AI for Laser Technology‘ wird am 28. und 29. September 2021 der aktuelle Stand bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Lasermaterialbearbeitung diskutiert. Zum Austausch treffen sich hier Forschende, Anlagenbauer, Softwareentwickler und Maschinenbauer. Neben den Fachvorträgen werden am Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT die Labore für virtuelle Rundgänge geöffnet. Aufgrund der aktuellen Regelungen findet die Tagung online statt.
Durch Datenverarbeitung am Netzwerkrand können KI-Systeme in Echtzeit auf Anomalien im Maschinenpark reagieren und Kosten sparen. Um die Spezialisten für Hardware, Vernetzung, KI und weitere Software effizient zusammenzubringen, hat sich der Ansatz Co-Innovation bewährt.
Gerade bei innovativen Technologien wie künstlicher Intelligenz ist die Bedienung nicht erste Priorität der Softwarehersteller. Aus Sicht der Industrie ist das bedauerlich, denn anlagennah Beschäftigte haben oft die interessantesten Impulse für werksnahe KI-Projekte. Über integrierte Explainability rücken KI-Tools nun näher an die Prozessspezialisten heran.
The Embedded computer FantoVision 20 by Gidel allows up to 20Gb/s image acquisition and image processing by a combination of Nvidia’s Jetson Xavier NX SOM with an Intel Arria 10 FPGA.
Kontron erweitert sein Portfolio um das COM Express Basic Type 6 Modul COMe-bTL6 (E2) mit 11th Gen Intel Core vPro, Intel Xeon W-11000E und Intel Celeron Prozessoren.
In der Industrie stehen Schlagworte wie Digitalisierung, Industrial Internet of Things (IIoT) und künstliche
Intelligenz (KI) seit langem für die Möglichkeit, Produktionsabläufe und Wartungsmodelle auf der Basis von Daten zu optimieren. Dadurch ergeben sich für Maschinen- und Komponentenhersteller gleichermaßen Chancen, ihren Kunden neue Angebote für digitale, datenbasierte Services zu machen.
The AI Computing System RCX-2000 PEG of Vecoow is powered by workstation-grade 11th Gen Intel Xeon/Core i7/i5 Processor (Rocket Lake-S) and Integrated with Nvidia Tesla / Quadro / GeForce / AMD Radeon Graphics.
Der Ruf nach intelligenten Lösungen für die Produktionstechnik wird immer größer. Bauteile sollen automatisch erkannt und individuell verarbeitet werden. Dabei spielt Computer Vision eine entscheidende Rolle, jedoch fehlt es noch an Lösungen zur steuerungsnahen Ausführung. Wegen der komplexen Rechenvorgänge ist die Ausführung intelligenter Vision-Algorithmen in einer konventionellen Steuerung meist nicht in Echtzeit möglich. Die Lösung? Eine hardwarebeschleunigte Soft-SPS.
Mit dem digitalen Zwilling lassen sich echte Fertigungsprozesse am virtuellen Abbild überwachen. Die Erkenntnisse aus dem Monitoring wiederum können in die Verbesserung der Fertigungsprozesse einfließen. Bei Ascon Systems will man noch einen Schritt weitergehen. So könnte der digitale Zwilling künftig die Steuerung übernehmen – ganz ohne SPS.
Begrenzte IT-Expertise und Ressourcen, Fachkräftemangel: Die Digitalisierung stellt kleine und mittelständische Unternehmen vor Herausforderungen. Low-Code- und No-Code-Technologien treten an, dieses Dilemma zu lösen. Sie befähigen alle Arbeitskräfte mit Domänenwissen, eigene Anwendungen zu erstellen – ohne große IT-Abteilung dahinter.
Vor allem KMU befürchten häufig, bei der IT-gestützten Prozessoptimierung im Vergleich zu Großkonzernen nicht mithalten zu können. Die beiden Technologieprojekte IIP Ecosphere und FabOS, die im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs vom BMWi gefördert werden, wollen diesen Firmen den Zugang zu KI-Anwendungen erleichtern.
CoreAVI hat seine Safe AI and Computer Vision Solution veröffentlicht.
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.