Vorausschauende Wartung optimieren mit KI
Mit vorausschauender Wartung lassen sich die Ausfallzeiten von Produktionsanlagen um bis zu 50 Prozent und die Wartungskosten um 20 bis 40 Prozent senken. So jedenfalls die Einschätzung von McKinsey.
Vorausschauende Wartung effektiv nutzen
Das Vermeiden von Maschinenausfällen durch Zustandsüberwachung ist eine der größten Herausforderungen für Anlagenbetreiber. Unter Industrieanlagen versteht man hier die Gesamtheit der überwachbaren Maschinen in einer Fabrik, die steuerungstechnisch miteinander verbunden sind.
mehr...Edge Computing goes Machine Learning
Neue „Ready to Go“-Cloud-Box-Lösungen ermöglichen es den Unternehmen, die Macht über ihre Daten wieder zurückzubekommen, indem sie unter anderem mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen direkt an der Produktionsstraße, sprich: im Edge Device, ausgewertet werden. Auch die Entscheidung über die Weiterleitung wird hier getroffen.
mehr...Bilddaten aus dem laufenden Betrieb
KI überwacht Verschleiß an Kugelgewindetrieben
Die Wartung und der rechtzeitige Tausch von defekten Bauteilen in Werkzeugmaschinen ist ein wichtiger Bestandteil des Produktionsprozesses. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben ein System entwickelt, das die vollautomatische Überwachung von Kugelgewindetrieben in Werkzeugmaschinen übernimmt.
mehr...Deep-Learning-Funktionen auf Embedded-Geräten
MVTec Software stellt auf der Embedded World aus und fokussiert sich dort auf sein Portfolio an Embedded-Vision-Lösungen.
mehr...Industrie 4.0 Innovation Award für Weidmüller
Weidmüller ist für sein Automated Machine Learning Tool mit dem Industrie 4.0 Innovation Award ausgezeichnet worden. Technologievorstand Volker Bibelhausen und Tobias Gaukstern, Leiter der Business Unit Industrial Analytics, nahmen den Preis am 26. November in Nürnberg entgegen.
mehr...Advanced Planning and Scheduling
Interview: Machine Learning richtig einsetzen
Durch die gezielte Analyse von Daten lässt sich die Produktivität in der Produktion steigern. Doch wie wird künstliche Intelligenz und Machine Learning richtig eingesetzt? Und welchen Nutzen bringen diese neuen Technologien? Antworten darauf liefert Markus Günther von Inform im SCOPE-Interview.
mehr...Vernetzung und Machine Learning
In vier Schritten zur smarten Fabrik
Mit neuen Technologien lassen sich nahezu alle technischen Systeme und Anlagen ins Web integrieren. IoT-gestützte Fertigungsanlagen benötigen aber eine passende Infrastruktur und Unterstützung durch Machine Learning, damit sie intelligent und eigenständig agieren können.
mehr...8. Technologieforum Fahrerlose Transportsysteme und mobile Roboter
Entwicklungen wie wandlungsfähige Produktionen und der boomende Onlinehandel stellen höchste Anforderungen an die Intralogistik. Um diese zu erfüllen, bieten beispielsweise die digitale Vernetzung sowie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Innovationen für fahrerlose Transportsysteme und mobile Roboter. Am 18. September 2019 stellt das 8. Technologieforum des Fraunhofer IPA neue Ansätze und Anwendungen vor.
mehr...Videoanalyse mit Machine Learning
Edge Analytics für die agile Automatisierung
HPE setzt Video-Qualitätssicherung mit maschinellem Lernen in der Serverfertigung von Foxconn in Kutna Hora ein. Die Herausforderungen liegen einerseits darin, den Lernprozess deutlich zu verkürzen, andererseits, die Bildverarbeitung in Echtzeit durchzuführen, ohne die Netzwerke stark zu belasten.
mehr...Echtzeit-ML in der Steuerungstechnik
Beckhoff bietet eine in TwinCAT 3 integrierte Lösung für Maschinelles Lernen (ML). Dabei sind die Vorteile der Systemoffenheit durch die Nutzung etablierter Standards auch für ML-Anwendungen gegeben.
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