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Bild: Coscom Computer GmbH
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Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

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.

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Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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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?

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Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
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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.

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Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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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.

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Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
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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.

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Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
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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.

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Bild: ©deagreez/stock.adobe.com
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Mit KI stockende Lieferketten verbessern

Mit KI stockende Lieferketten verbessern

Lieferketten sind in aller Munde, seitdem sie global häufig nicht mehr reibungslos funktionieren. Die Pandemie war aber nur der Auslöser, denn es gibt zahlreiche Trends, die für stetigen Wandel in der Lieferkette sorgen. Wer den Wandel aktiv mitgestalten möchte, braucht nicht nur Erkenntnisse, sondern die passende IT-Infrastruktur und eine Portion operative künstliche Intelligenz.

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Bild: Fraunhofer IOSB-INA
Bild: Fraunhofer IOSB-INA
Fraunhofer entwickelt Lösungen für Einsatz künstlicher Intelligenz in industrieller Produktion

Fraunhofer entwickelt Lösungen für Einsatz künstlicher Intelligenz in industrieller Produktion

Wie macht die intelligente Nutzung von Daten Fabriken fit für die Zukunft? Im Projekt ‚Datenfabrik.NRW‘ erarbeiten vier Fraunhofer-Institute (Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Materialfluss und Logistik IML, Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS) konkrete Anwendungen für den vielfältigen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion und setzen diese in realen Produktionsumgebungen bei Claas und Schmitz Cargobull um. Das Land Nordrhein-Westfalen fördert das Zukunftsprojekt mit 9,2Mio.€. Die Kompetenzplattform KI.NRW nimmt die Datenfabrik.NRW als KI-Flagshipprojekt in ihr Netzwerk auf.

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Bild: Omron Electronics GmbH
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Inspektionssystem bietet bildgebendes Verfahren mit KI

Inspektionssystem bietet bildgebendes Verfahren mit KI

Mit dem Inspektionssystem VT-S10 3D-AOI bietet Omron ein bildgebendes Verfahren in Kombination mit künstlicher Intelligenz an. Dadurch sollen die Anforderungen an die Fachkenntnisse für präzise Inspektionen verringert werden, denn diese Lösung erfordere weniger Qualifizierung und führe dabei zu einer verbesserten Hochpräzisionsprüfung.

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High-Speed-Sortierung mit KI und FPGA-Framegrabbern

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.

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Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
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Was fehlt der KI?

Was fehlt der KI?

Bei vielen Vision Unternehmen gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber künstlicher Intelligenz (KI). Es mangelt an Fachwissen und Zeit, um sich detailliert ins Themengebiet einzuarbeiten und oftmals auch an Akzeptanz und Erklärbarkeit. Können die KI-Hersteller die Transparenz erhöhen und die Einstiegshürden senken oder sind KI-Methoden noch nicht reif für den industriellen Einsatz?

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Bild: Matrix Vision GmbH
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KI-gestützte Sprunganalyse beim Trampolinturnen

KI-gestützte Sprunganalyse beim Trampolinturnen

Wenn es um Podiumsplätze geht, sind Millisekunden und Millimeter entscheidend. Diese Feinheiten sollen für Trampolin-Trainer und -Sportler des Deutschen Turner-Bundes (DTB) zukünftig über ein neues Projekt, welches auf einem bildbasierten System von Simi Reality Motion Systems basiert, visualisiert und dokumentiert werden. Für die passenden Videoaufnahmen sorgen Industriekameras von Matrix Vision.

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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.

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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.