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.
Die Angebote von Firmen lassen sich so leicht wie nie zuvor miteinander vergleichen. Wenn sich Hersteller nur begrenzt über Preis oder Qualität vom Wettbewerb abheben können, wird die Kundenbindung eine wichtige Kenngröße. Dabei hilft hyperpersonalisiertes Marketing, indem es Käufern im richtigen Moment benötigte Informationen und Angebote ausspielt.
Self-Service-Technologie, digitale Assistenten, künstliche Intelligenz – die Digitalwerkzeuge fürs Kundenbeziehungsmanagement werden immer ausgefeilter. Sind CRM- und ERP-System gut integriert, lassen sich im Sinn des xRM-Ansatzes auch leicht die Beziehungen zu Geschäftspartnern IT-gestützt pflegen.
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.
Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es künftig ermöglichen, komplexe Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln. Wie das funktioniert und welche Anwendungen davon profitieren, erklärt ein Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gemeinsam mit Kollegen aus Göttingen und Toronto.
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.
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Selbstlernende Systeme und Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz benötigen eine umfangreiche Datenbasis. Das kann auch Auswirkungen auf Ihre Profinet-Installation haben – denn darüber werden die notwendigen Prozess- und Anlagendaten erfasst.
Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.
Der digitale Zwilling ist der interdisziplinäre Kern zahlreicher Industrie-4.0-Anwendungen (I4.0). Implementierungsansätze sind allerdings oft noch individuell und kostenintensiv, da nutzbare Standards und Referenzmodelle bisher nicht vorhanden waren. Die Plattform I4.0 hat die Verwaltungsschale als einheitlichen Standard für den digitalen Zwilling eingeführt. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs entsteht daher im vom BMWi geförderten Forschungsprojekt IIP-Ecosphere eine Implementierung der Verwaltungsschale in der Sennheiser Future Factory.
OEE und Produktivität in der Instandhaltung durch den Einsatz von KI und HI steigern? Inwiefern dies möglich ist und welche Potenziale im Zusammenwirken von KI und HI liegen, diskutierte Falk Pagel (Dozent an der DHBW Mannheim) im Rahmen der Maintenance OnlineDays.
Die wenigsten Fertigungsumgebungen sind homogen. Maschinen unterschiedlicher Hersteller und unterschiedliche Steuerungen bringen Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, einen Wert aus ihren Daten zu ziehen. Bei FactoryPal will man diesen Herausforderungen mittels Machine Learning begegnen – unter Einbeziehung der Mitarbeiter.
Machine Learning auf Deutsch ‚Maschinelles Lernen‘ – ein Begriff, der uns im Alltag oft begegnet, ohne dass wir es wirklich merken. Doch was genau verbirgt sich dahinter und wie nutzen wir bei Conrad diese Technologie, um für das Unternehmen und vor allem für unsere Kunden*innen einen echten Mehrwert zu schaffen?
Mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Applikationen lassen sich immer neue Herausforderungen lösen. Die stetig steigenden Datenmengen, die aus der immer komplexeren Automatisierung resultieren, erfordern Maschinen und Prozesse, die selbständig Erkenntnisse gewinnen und Abläufe anpassen können. Einige Beispiele zeigen, wie derartige Lösungen in verschiedenen Anwendungsgebieten aussehen.
Die Sprints zu Covid19-Impfstoffen zeigen den Leistungsdruck, unter dem die Technologieentwicklung steht. In kürzester Zeit sollen Forscher und Ingenieure Lösungen für die kritischen Probleme unserer Zeit finden. Der Accelerated-Discovery-Ansatz soll helfen, Forschungs- und Entwicklungsprozesse mit KI, Hybrid Cloud und schließlich Quantencomputern um das zehn- bis hundertfache des heute Möglichen zu beschleunigen.
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.
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Annika Grosse soll bei Avanade als Data & AI Lead für Europa die Angebotsentwicklung für Azure-KI leiten.
Die Hightech-Strategie 2025 der Bundesregierung weist in die richtige Richtung.
Eine leistungsfähigere IT-Infrastruktur und staatliche Förderangebote könnten mehr Unternehmen dazu bewegen, KI-Anwendungen einzusetzen, so eine Studie des ZEW Mannheim im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums (BMWi). Für den KI-Standort Deutschland sehen die befragten Unternehmen im Ländervergleich allerdings Verbesserungspotenzial.
Das Startup Traptic hat im Juni mit dem kommerziellen Einsatz seines mobilen Erdbeerpflückroboters begonnen – dank einer unangekündigten Serie A in Höhe von 5Mio.USD, die Ende 2019 einging.
Das Projekt Open6GHub soll an der Entwicklung und Umsetzung intelligenter Kommunikationsnetze und der nächsten Mobilfunkgeneration 6G arbeiten.
Wo Güter hergestellt, gelagert, sortiert oder verpackt werden, wird auch kommissioniert: einzelne Waren werden Kisten oder Kartons entnommen und neu zusammengestellt. Im Rahmen des Forschungsprojekts Flairop wird daran gearbeitet, Kommissionierroboter mit verteilten KI-Methoden intelligenter zu machen.
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Charts, Auswertungen und Infografiken
zum Thema KI
Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten.
Ein alltägliches Gespräch zu verfolgen und genau wiederzugeben ist eine große Herausforderung in der Forschung an künstlicher Intelligenz (KI). Forschern des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist es nun gelungen, mit einem Computersystem die Erkennungsgenauigkeit des Menschen beim Erkennen solcher spontan gesprochener Sprache zu übertreffen.
Das neue Handbuch bietet eine praxisbezogene und zugleich wissenschaftlich fundierte Darstellung der Rechtsfragen der künstlichen Intelligenz und smarten Robotik.
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Das Bewusstsein für ethische Fragestellungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz ist in Unternehmen und Verwaltungen gestiegen. Dennoch fällt ihre diesjährige Handlungsbilanz gemischt aus, da nur in Teilbereichen Verbesserungen erzielt wurden. Zu diesen und weiteren Erkenntnissen kommt eine Studie von Capgemin für die 2.900 Konsumenten sowie 900 Führungskräfte befragt wurden.
Die Umstellung eines Produktionssystems, z.B. einer Roboterzelle, auf ein neues Produkt muss künftig schnell und mit wenig Aufwand möglich sein. Die Steuerungssysteme, sowie die zugehörigen Engineering Methoden, müssen dabei intelligent und lernfähig werden, manuelle Aufwände in der Entwicklung zu reduzieren. Die virtuelle Inbetriebnahme stellt eine geeignete Lernumgebung dar, in der sich das Steuerungssystem mit Methoden der künstlichen Intelligenz selbst programmiert. Dafür müssen die Simulationswerkzeuge erweitert und möglichst standardisierte Schnittstellen geschaffen werden.
Wie können technische Standards ethisch wertvolles Verhalten einer autonomen Maschine sicherstellen?
KI-basierte Systeme und Maschinen werden immer autonomer, selbstständiger und intelligenter. Ob und wie ist es zu schaffen, dass sie auf Dauer menschlichen Werten und Regeln folgen? Dr. Kurt D. Bettenhausen, Vorsitzender des interdisziplinären Gremiums Digitale Transformation im VDI und Vorstandsmitglied der VDI/VDE-GMA, spricht im zehnten Teil unserer Serie Autonome Systeme mit dem VDI.
Verleiht künstliche Intelligenz Superkräfte? Einmal eingesetzt wird alles gut?
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.
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.
Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es künftig ermöglichen, komplexe Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln. Wie das funktioniert und welche Anwendungen davon profitieren, erklärt ein Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gemeinsam mit Kollegen aus Göttingen und Toronto.
Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.
Der digitale Zwilling ist der interdisziplinäre Kern zahlreicher Industrie-4.0-Anwendungen (I4.0). Implementierungsansätze sind allerdings oft noch individuell und kostenintensiv, da nutzbare Standards und Referenzmodelle bisher nicht vorhanden waren. Die Plattform I4.0 hat die Verwaltungsschale als einheitlichen Standard für den digitalen Zwilling eingeführt. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs entsteht daher im vom BMWi geförderten Forschungsprojekt IIP-Ecosphere eine Implementierung der Verwaltungsschale in der Sennheiser Future Factory.
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Die wenigsten Fertigungsumgebungen sind homogen. Maschinen unterschiedlicher Hersteller und unterschiedliche Steuerungen bringen Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, einen Wert aus ihren Daten zu ziehen. Bei FactoryPal will man diesen Herausforderungen mittels Machine Learning begegnen – unter Einbeziehung der Mitarbeiter.
Siemens stellt die AI Anomaly Assistant Industrie-App vor, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Anomalien in der Prozessindustrie erkennt und diese auf ihre Geschäftsrelevanz bewertet.
Mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Applikationen lassen sich immer neue Herausforderungen lösen. Die stetig steigenden Datenmengen, die aus der immer komplexeren Automatisierung resultieren, erfordern Maschinen und Prozesse, die selbständig Erkenntnisse gewinnen und Abläufe anpassen können. Einige Beispiele zeigen, wie derartige Lösungen in verschiedenen Anwendungsgebieten aussehen.
Leo Müller ist Planer im Zentrallager eines großen Automobilherstellers. In den letzten Jahren kam es immer wieder zu hohen Inventarüberschüssen im Ersatzteilbereich. Oft lagern am Ende des Lebenszyklus eines Teils noch hohe Bestände im Zentrallager. Diese Bestände haben über Jahre Lagerplatz eingenommen und müssen dann verschrottet werden. Eine große Verschwendung von Ressourcen, Kapital und Lagerplatz. Aber wieso muss es dazu kommen?
Künstliche Intelligenz, die den Menschen da entlastet, wo es nötig ist, transparent und datenschutzkonform – das ist die Vision des neuen Kompetenzzentrums KARL. Das im April gestartete Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) bis 2025 mit acht Millionen Euro gefördert und ist eines von bundesweit erst vier Kompetenzzentren des Schwerpunkts »Zukunft der Arbeit«. Mit Möglichkeiten, die Arbeit von morgen zu verbessern, befassen sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in der Forschungsgruppe Perceptual User Interfaces.
Die Angebote von Firmen lassen sich so leicht wie nie zuvor miteinander vergleichen. Wenn sich Hersteller nur begrenzt über Preis oder Qualität vom Wettbewerb abheben können, wird die Kundenbindung eine wichtige Kenngröße. Dabei hilft hyperpersonalisiertes Marketing, indem es Käufern im richtigen Moment benötigte Informationen und Angebote ausspielt.
Self-Service-Technologie, digitale Assistenten, künstliche Intelligenz – die Digitalwerkzeuge fürs Kundenbeziehungsmanagement werden immer ausgefeilter. Sind CRM- und ERP-System gut integriert, lassen sich im Sinn des xRM-Ansatzes auch leicht die Beziehungen zu Geschäftspartnern IT-gestützt pflegen.
Selbstlernende Systeme und Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz benötigen eine umfangreiche Datenbasis. Das kann auch Auswirkungen auf Ihre Profinet-Installation haben – denn darüber werden die notwendigen Prozess- und Anlagendaten erfasst.
OEE und Produktivität in der Instandhaltung durch den Einsatz von KI und HI steigern? Inwiefern dies möglich ist und welche Potenziale im Zusammenwirken von KI und HI liegen, diskutierte Falk Pagel (Dozent an der DHBW Mannheim) im Rahmen der Maintenance OnlineDays.
Machine Learning auf Deutsch ‚Maschinelles Lernen‘ – ein Begriff, der uns im Alltag oft begegnet, ohne dass wir es wirklich merken. Doch was genau verbirgt sich dahinter und wie nutzen wir bei Conrad diese Technologie, um für das Unternehmen und vor allem für unsere Kunden*innen einen echten Mehrwert zu schaffen?
Um künstliche Intelligenz nutzen zu können, braucht ein Unternehmen nicht zwingend einen ausgewiesenen Fachmann. Eine Fraunhofer-Studie zeigt, wie kleine und mittlere Unternehmen stattdessen vorgehen können.
Immer mehr Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau setzen auf künstliche Intelligenz (KI), um ihre Produkte mit datenbasierten Mehrwerten anzureichern. Hierbei spielen Startup-Firmen als Kooperationspartner eine immer größere Rolle. In einer Analyse der vergangenen zehn Jahre hat der VDMA zusammen mit dem Datenspezialisten Delphai 825 Startups in 46 Ländern identifiziert, die KI-Lösungen für den Maschinen- und Anlagenbau anbieten. 42 Prozent davon kommen aus Europa – damit übertrumpft der Kontinent in der Anzahl der Gründungen sowohl Nordamerika (33 Prozent) als auch Asien (24 Prozent).
Von Problemen im Netzwerk bekommen Anwender in Büro und Fabrik am besten erst gar nichts mit. AIOps kann helfen, früh gegen Probleme in den eigenen Anwendungen vorzugehen, schildert Klaus Kurz (Bild), Director Solutions Consulting bei New Relic.
Quadruped Robotics hat voll modifizierbare mehrbeinige Roboter entwickelt, die künstliche Intelligenz mit neuen Bewegungsabläufen und einer individuell anpassbaren Ausstattung verbinden.
Die Einführung selbstfahrender Elektrohubwagen war für Fernlea Flowers, einem der größten Betreiber von Treibhäusern in Nordamerika, eine gute Möglichkeit, um eine sichere Arbeitsumgebung für alle Mitarbeiter zu schaffen, die Effizienz zu steigern und Aufträge bestmöglich abzuarbeiten.
Im Rahmen einer virtuellen Pressekonferenz hat der Maschinenbauer Schubert aktuelle Zahlen und Neuheiten vorgestellt.
Die Technische Universität München (TUM) hat die Initiative KI.Fabrik gestartet, um gemeinsam mit einem Konsortium industrieller Partner bis 2030 den Prototypen einer smarten Fabrik zu entwickeln. Das Projekt soll den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion voranbringen und die nächste Phase der Digitalisierung – die Verschmelzung von physischer und digitaler Welt – antreiben.
Die O-Zelle von NeoLog ist entgegen der üblichen U-Form von Produktionszellen in O-Form realisiert.
Das von Reactive Robotics entwickelte Therapiesystem Vemo– bestehend aus einem bis zu 70 Grad vertikalisierbaren Intensivkrankenbett und Robotik, die mit KI-gestützter Software ausgestattet ist – unterstützt die Mobilisierung von Schwerstkranken direkt in deren Betten durch die Kombination von Gangtherapie und Aufrichtung.
Mit KI-basierter Bildverarbeitung können komplexe Palettierungsaufgaben während des laufenden Betriebs automatisiert werden.
Hilpert Electronics, Vertriebspartner von TM-Robot, bietet Lösungen rund um die robotergestützte Nutzung künstlicher Intelligenz und des maschinellen Lernens an.
Das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen beteiligt sich an einem Forschungsprojekt, das auf künstliche Intelligenz setzt, um den Schutz von komplexen Kommunikationsnetzen zu gewährleisten
Seit einigen Jahren schon werden die Fantasien der Ingenieure und Anlagenbauer beflügelt durch die Möglichkeiten von KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Klingt zwar zunächst sehr kompliziert, bietet aber konkrete Vorteile für die smarte Fabrik. Maschinen und Anlagen bzw. Produktionsprozesse erzeugen kontinuierlich Daten. Erfolgreich werden zukünftig Unternehmen sein, denen es gelingt, Mehrwert aus diesen Daten zu generieren.
Der Ultimate Data and AI Guide richtet sich an alle, die einen Überblick und ein Verständnis für Data Science gewinnen möchten.
Im Februar hatte der Lösungsanbieter Empolis rund um cloudbasiertes Wissensmanagement die Akquisition von Intelligent Views bekanntgegeben – inklusive der
KI-gestützten Knowledge-Graph-Technologie. Wir haben in beiden Firmen nachgefragt, wie Wissensmanagement und künstliche Intelligenz zusammenpassen.
In den steigenden Datenvolumen einer Firma finden Servicetechniker die passende Informationen oft nur nach langem Suchen.
Die EU-Kommission hat ihre Strategie für ein digitales Europa vorgestellt und dabei ihre europäische Datenstrategie sowie politische Optionen für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) konkretisiert. „Ich will, dass dieses digitale Europa das Beste widerspiegelt, das Europa zu bieten hat – Offenheit, Fairness, Vielfalt, Demokratie und Vertrauen“, sagte Präsidentin Ursula von der Leyen. Die Strategie decke alles von der Cybersicherheit über kritische Infrastrukturen, digitale Bildung und Kompetenzen bis hin zu Demokratie und Medien ab.
Der Mittelstand scheut heute noch Investitionen in Künstliche Intelligenz. Für die meisten Unternehmen sind Daten etwa aus Produktion oder Instandhaltung totes Kapital. Dabei sehen Wissenschaft und Politik gerade hier enormes Potenzial. Der Wirtschaftsinformatiker Professor Wolfgang Maaß und sein Team von der Universität des Saarlandes wollen den Wert solcher Daten sichtbar und für die Firmen durch intelligente Datenbilanzierung interessant und nutzbar machen. 2,3 Millionen Euro investiert das Bundeswirtschaftsministerium in diese Forschung, für die Wolfgang Maaß mit fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammenarbeitet. Über 330.000 Euro davon fließen auf den Saarbrücker Campus.
Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.
Autonomiestufen für künstliche Intelligenz Von manuell bis vollautonom Die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz eröffnen immer neue Möglichkeiten, den Menschen zu unterstützen. So kann auch die industrielle Produktion zunehmend autonom stattfinden. Doch wie lässt...
Die passenden Prozessoren für dein IoT-Projekt Edge Computing wird für das Internet der Dinge (IoT) und Industrie 4.0 immer wichtiger. Standardisierte Computer-on-Modules (COM), Single-Board-Computer (SBC) sowie Motherboards und Systeme sind gemeinsam mit den...
Bosch stellt die neue Autodome IP Starlight 5100i vor. Die Videokamera zeichnet sich durch eine verbesserte Bildqualität und integrierte KI aus und unterstützt Anwender dabei, mögliche Gefahrensituationen zu erkennen, bevor sie eintreten.
In Köln-Ehrenfeld hat Anfang dieses Jahres The Ship eröffnet. Die Immobilie gilt als das derzeit digitalste Bürogebäude Deutschlands. Die Digitalisierung in dem smarten Gebäude orientiert sich mittels KI an den Bedürfnissen der Nutzer. Auf rund 13.000m² Bruttogeschossfläche, verteilt auf sieben Etagen, bietet das Gebäude Raum für über 500 Arbeitsplätze sowie Meetingräume, Creative Labs, eine KiTa, ein Café und einen Dachgarten.
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre für die Bereiche Autonomes Fahren, Industrie 4.0 und Medizintechnik. Auch im Gebäudemanagement setzt man längst auf automatisierte Lösungen. Bei neuen Bauvorhaben wünschen sich Betreiber immer häufiger smarte Technologien. Gebäude werden mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet: von IP-Kameras über Feuer- und Rauchmelder, Thermostatregler und weiteren Überwachungssystemen für Heiz-, Lüftungs- und Klimatechnik bis hin zu biometrischen Lesegeräten für die Zutrittskontrolle. All diese IP-Geräte werden mit jeder Entwicklungsstufe immer intelligenter. Werden sie alle mittels Software vernetzt, entsteht ein intelligentes Gebäude.
Intersec Forum: Vernetzung bringt die KI ins Gebäude Die...
Auf der europäischen BACnet Cyber Security- und BACnet...
Rund 600.000 Anrufe, 360.000 manuell zu bearbeitende Alarme und insgesamt 21,5 Mio. Meldungen gehen bei WSH pro Jahr ein. Dabei handelt es sich oft um Falschmeldungen. Dennoch muss jeder Alarm geprüft, jede Videosequenz analysiert werden. Der Sicherheitsexperte WSH hat sich deswegen entschieden, seine bisherige Leitstelle um eine hochmoderne neue Notruf- und Service-Leitstelle mit dem Schwerpunkt Videoaufschaltungen zu erweitern. In Zusammenarbeit mit einem Bremer Software-Experten wurde ein Assistenzsystem entwickelt, das mittels künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning in der Lage ist, eingehende Video-Alarme binnen weniger Sekunden auszuwerten und Falschmeldungen zu identifizieren.
Die Software denkt mit Zukunftssichere Projektplanung mit...
Pds integriert intelligente Zuordnung Neue KI-Funktion in...
Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Eine Studie in Zusammenarbeit mit der BMW Group zeigt, dass das System bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits sieben Sekunden im Voraus mit mehr als 85 Prozent Genauigkeit vor einer potenziell kritischen Situation warnen kann, die die Autos noch nicht allein meistern können.
Noch weiß keiner, wie schnell das autonome Fahren verfügbar ist und wann die E-Mobilität die kritische Marktdurchdringung erreicht hat.
Wie können technische Standards ethisch wertvolles Verhalten einer autonomen Maschine sicherstellen?
Gemeinsam mit zwei anderen Universitäten und dem Technologieunternehmen Continental forscht die Universität Bremen zum automatisierten Fahren. In dem Projekt Proreta geht es um das Erkennen komplexer Verkehrssituationen in Innenstädten, eine der anspruchsvollsten Aufgaben für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Fahrzeug. An der Universität Bremen ist die Arbeitsgruppe Kognitive Neuroinformatik daran beteiligt.
Dank der Synchronisation unterschiedlicher Sensorprinzipien sowie einem hochentwickelten Bordcomputer mit einer selbstfahrenden Codebasis, ist autonomes Fahren auch bei schlechten Winterwetterbedingungen möglich. Mit an Bord des Autonomoose Projekts sind acht Kameras von Ximea.
In der digitalisierten Materialwirtschaft berechnen Algorithmen ideale Transportwege in Lager und Produktion, Maschinen melden selbstständig, wenn sie neues Material benötigen und Transportsysteme steuern autonom durch Werkhallen. Ebenso lassen sich Eingaben von Daten ins ERP-System durch künstliche Intelligenz (KI) vereinfachen. Als Grundlage für den KI-Einsatz wird Zugriff auf die richtigen Daten benötigt. Die Trapo AG, Partner für industrielle Automatisierung in der Verpackungsindustrie, hat das Datenmanagementsystem TIM entwickelt. Die Lösung ermöglicht es Anwendern, Verkaufs- und Produktionszahlen sowie detaillierte Informationen zu
Anlagenzuständen weltweit in Echtzeit abzurufen.
Wie mit Daten die Entwicklung beschleunigt werden kann Der...
Autonomes Fahren Mehr Speicher für mehr Daten Künstliche...
