Die Verfahren des maschinellen Lernens eröffnen neue Möglichkeiten, Daten nutzbringend auszuwerten und dadurch den Intelligenzgrad von Maschinen und Anlagen zu erhöhen.

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Festo forscht im Projekt FLAIROP gemeinsam mit dem KIT und Partnern aus Kanada, um Kommissionierroboter mit verteilten KI-Methoden intelligenter zu machen. Dafür untersuchen sie, wie man Trainingsdaten von mehreren Stationen, aus mehreren Werken oder sogar Unternehmen nutzen kann, ohne dass Beteiligte sensible Unternehmensdaten herausgeben müssen.

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Ungenutzte Potenziale in Produktionsablauf, Wartung und Qualitätskontrolle lassen sich mithilfe eines digitalen Zwillings sichtbar machen. Der Digital Twin ist skalierbar und niedrigschwellig implementierbar.

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Welche Rolle Predictive Maintenance und damit auch künstliche Intelligenz im Werkzeugmaschinenbau spielen, erläutert Ralf Reines, Abteilung Forschung und Technik beim VDW, im Gespräch mit Andreas Mühlbauer.

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Mensch und Digitalisierung – Symbiose oder auch Konfliktpotenzial? Darüber sprach Andreas Mühlbauer mit Tobias Adlon, Oberingenieur und Leiter der Abteilung Fabrikplanung am WZL der RWTH Aachen. 

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Über ein besonders anspruchsvolles Projekt im Bereich Predictive Maintenance, eine originelle Lösung und aktuelle Trends bei der vorausschauenden Wartung spricht Hans Klingstedt von Smart Systems im IP-Interview.

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Die Qualität der Datenanalyse hängt nicht nur von Software, sondern auch von den jeweiligen Rahmenbedingungen ab.

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Eine Studie des Fraunhofer IPA hat unterschiedliche Methoden verglichen und bewertet, die maschinelle Lernverfahren erklärbar machen.

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Evy Solutions will mithilfe der intelligenten, KI-gestützten Software Xpact Logistics die Dokumentenanalyse vereinfachen.

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An Modelle der Künstlichen Intelligenz trauen sich viele Unternehmen nicht heran. Die neue Software IDMT-ISAAC ermöglicht es nun auch Anwendern ohne KI-Expertenwissen, von Künstlicher Intelligenz zu profitieren. 

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