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.
Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Verbindung mit dem Internet of Things werden Fertigungsprozesse intelligenter und effizienter. Damit Daten in der Industrie auch maximal gewinnbringend genutzt werden können, muss die Technologie aber ihren Weg aus dem Elfenbeinturm finden. Denn nur durch die Einbindung aller Mitarbeiter können Synergien genutzt, bestehende Prozesse verbessert und neue Use Cases identifiziert werden.
Die Digitalisierung und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bieten vielfältige Optionen, die Energieeffizienz zu steigern. Über eine Plattform sollen kleine und mittlere Unternehmen künftig Werkzeuge, Wissen und eine Infrastruktur zur Unterstützung bei Integration und Nutzung der neuen Technologien erhalten. Das ist Ziel der Forschungen im neuen Verbundprojekt ecoKI unter Leitung des Biba – Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen.
AMC bietet das Vibration-Sensor-Gateway Wise-750 von Advantech an.
Congatec erweitert sein i.MX 8-Ökosystem um ein neues Starterset für KI-beschleunigte intelligente Embedded-Vision-Applikationen.
TQ-Systems stellt das neue Land-Grid-Array(LGA)-Modul TQMa8MPxL auf Basis der i.MX 8M Plus CPU vor.
Der Embedded-PC IDS-310AI von ICP Deutschland ist ein kompaktes Digital-Signage-System, das für den Einsatz in stromsparenden KI-Applikationen angepasst worden ist.
Mit dem PAC-400AI-C236 System bringt ICP Deutschland ein kompaktes half-size IPC System auf den Markt, welches Xeon Rechenleistung bietet, Platz für FPGA, VPU oder TPU Beschleunigerkarten hat und eine Gehäusegröße von lediglich 269x140x231mm (LxBxH) aufweist.
Lattice Semiconductor Corporation hat seinen preisgekrönten Lattice sensAI-Lösungsstack um Funktionen für die schnellere Entwicklung von AI/ML-Anwendungen auf stromsparenden Lattice FPGAs erweitert.
Das Wahtari-Ökosystem bietet eine umfangreiche Hard- und Software-Plattform für KI-basierte Computer-Vision-Lösungen. Am Beispiel der nCam, die ebenso wie die Plattform einem offenen Architekturkonzept folgt, wird gezeigt, wie die modularen Komponenten zu einer individuellen Problemlösung zusammengestellt werden können.
Die Konsolidierung großer Datenmengen, um damit KI-Anwendungen für Produktionsprozesse zu entwickeln, fällt vielen Unternehmen noch schwer. Im Projekt ExDRa sollen Lösungen entstehen, die diesen Prozess spürbar vereinfachen. Dieser Text ist der Auftakt zu einer Artikelreihe zu den produktionsbezogenen Initiativen des vom BMWi geförderten Technologieprogramms Smarte Datenwirtschaft.
Kontron hat seine KI-Plattform auch als Kbox-PC auf Basis eines Intel-Atom-x7-E3950-Prozessors ins Programm genommen.
Die Jetson-TX2i-Module von Nvidia werden im neuen KI Embedded Computer von Syslogic eingesetzt.
Der Tank-870AI bietet ein Inferenzsystem für Künstliche Intelligenz, das mit vorinstalliertem Linux Ubuntu 16.04 LTS Betriebssystem und Ready-to-Use Software überzeugt.
Pleora’s Hybrid AI approach integrates ’no code‘ algorithm development and edge processing to simplify the deployment of end-to-end quality inspections.
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.