Mit VisionPro Deep Learning 2.0 stellt Cognex seine neueste Deep-Learning-basierte Software zur Bildanalyse vor, die speziell für die Fabrikautomatisierung entwickelt wurde. Eine grafische Benutzeroberfläche vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks.
Mit den AX Smart Cameras präsentiert Baumer seine ersten smarten Industriekameras. Diese verbinden Nvidia Jetson Nano bzw. NX Module mit Sony CMOS-Sensoren zu einer frei programmierbaren Bildverarbeitungsplattform für Industrie-4.0- und KI-Anwendungen.
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?
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.
Das Agritech-Startup Small Robot Company (SRC) hat eine Roboterlösung zur chemikalienfreien Unkrautbekämpfung auf Getreidefeldern entwickelt. Das autonome Fahrzeug bringt über Deltaroboter sogenannte Zapper in Position, die das Unkraut mit Stromschlägen eliminieren. Auf einem Versuchsfeld hat sich der Roboter bei der Erkennung und Beseitigung von Unkräutern bereits gut geschlagen.
Bei physischen Produkten sind Mängel in der Regel schnell festzustellen, oft reicht schon ein Blick. Anders sieht es bei KI-Systemen aus. Wie bei diesen Systemen ein Mangel aussehen kann und wie Unternehmen möglichen Mängeln vorbeugen können, berichtet Rechtsanwalt Kay Diedrich.
Durch den Einsatz von Self-Organizing Maps (SOMs), einer Art von neuronaler Netze, haben Industrial Analytics Labs und Optimum eine neue Methode entwickelt, um Fehlerzustände zu erkennen, ohne diese vorher gesehen zu haben.
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KI-getriebene Convolutional Neuronal Networks in selbstfahrenden Autos sollen andere Verkehrsteilnehmer erkennen. Dabei gilt: Je selbstständiger das Auto, desto komplexer der Algorithmus und undurchschaubarer dessen Weg zur getroffenen Entscheidung. Ein Validierungs-Tool soll helfen, diesen besser zu verstehen.
Auf der zweiten Konferenz ‚AI for Laser Technology‘ wird am 28. und 29. September 2021 der aktuelle Stand bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Lasermaterialbearbeitung diskutiert. Zum Austausch treffen sich hier Forschende, Anlagenbauer, Softwareentwickler und Maschinenbauer. Neben den Fachvorträgen werden am Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT die Labore für virtuelle Rundgänge geöffnet. Aufgrund der aktuellen Regelungen findet die Tagung online statt.
Um bei anspruchsvollen (Embedded) Vision-Anwendungen ein optimales Ergebnis zu erzielen und um für zukünftige Anforderungen gerüstet zu sein, spielen ein Systemaufbau mit hoher Bandbreite sowie die Unterstützung leistungsfähiger KI-Anwendungen eine wichtige Rolle. Das Embedded Modul TQMx110EB von TQ deckt diese Faktoren vorbildlich ab.
Die geeignete KI-Lösung für das eigene Unternehmen zu finden, kann ein schwieriger Prozess sein. Das Projekt ‚What can AI do for me?‘ hat sich zum Ziel gesetzt, diesen Einstieg zu erleichtern. Resultat ist eine App mit der Unternehmen geeignete Use Cases und Anbieter finden können.
Künstliche Intelligenz (KI) ist zwar in aller Munde, doch nur wenige Unternehmen setzen sie bereits im Personalwesen ein. Eine aktuelle Untersuchung der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) kommt in diesem Zusammenhang zu dem Ergebnis, dass 93 Prozent der befragten Unternehmen dem KI-Einsatz im HR-Bereich positiv gegenüberstehen. Allerdings haben nur drei Prozent der Umfrageteilnehmer derartige Anwendungen bereits implementiert. Dabei könnten entsprechende Technologien für spürbar effizientere HR-Abläufe sorgen, da sich damit beispielsweise Basiskennzahlen zu Mitarbeitern schnell und einfach bereitstellen und auswerten lassen. Beispiele in Bereichen wie Recruiting oder Skill Management zeigen schon heute, wie KI- und Machine Learning (ML)-basierte Tools das Personalwesen unterstützen können.
Erfolgreiche KI-Projekte kombinieren das Domänenwissen von Prozessbeteiligten mit der Expertise von Datenanalysten und IT-Spezialistinnen. Da nicht jedes Maschinenbauunternehmen über diese drei wichtigen Kompetenzfelder verfügt, sind Kooperationen wichtige Bestandteile von KI-Projekten.
Durch Datenverarbeitung am Netzwerkrand können KI-Systeme in Echtzeit auf Anomalien im Maschinenpark reagieren und Kosten sparen. Um die Spezialisten für Hardware, Vernetzung, KI und weitere Software effizient zusammenzubringen, hat sich der Ansatz Co-Innovation bewährt.
Das Internet of Things (IoT) und künstliche Intelligenz (KI) könnten traditionelle Ansätze zur Produktionsplanung hervorragend ergänzen. Denn ein IoT-vernetzter Maschinenpark kann bei unerwarteten Ereignissen automatisch neue Planungsläufe anstoßen, während die KI die anfallenden Plan- und Ist-Daten der Produktion laufend auf Verbesserungen abklopft.
Gerade bei innovativen Technologien wie künstlicher Intelligenz ist die Bedienung nicht erste Priorität der Softwarehersteller. Aus Sicht der Industrie ist das bedauerlich, denn anlagennah Beschäftigte haben oft die interessantesten Impulse für werksnahe KI-Projekte. Über integrierte Explainability rücken KI-Tools nun näher an die Prozessspezialisten heran.
In der Industrie stehen Schlagworte wie Digitalisierung, Industrial Internet of Things (IIoT) und künstliche
Intelligenz (KI) seit langem für die Möglichkeit, Produktionsabläufe und Wartungsmodelle auf der Basis von Daten zu optimieren. Dadurch ergeben sich für Maschinen- und Komponentenhersteller gleichermaßen Chancen, ihren Kunden neue Angebote für digitale, datenbasierte Services zu machen.
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Denkweit und Geonet gehen eine strategische Partnerschaft zur Auswertung mittels KI im Bereich geografischer Informationssysteme ein.
Am Dienstag, den 28. September, findet ab 14 Uhr im Rahmen der inVISION TechTalks das kostenlose Webinar ‚Robot Vision‘ statt. In drei 20-minütigen Präsentationen stellen Wenglor, Vecow und Lucid Vision aktuelle Trends bei Software für die Roboterführung, KI-Plattformen für autonome geführte Robotik und Time-of-Flight-Kameras für Robotik und Automation vor.
Zwei Startups für Chips mit künstlicher Intelligenz, die niederländische Axelera AI B.V.
Am Mittwoch, den 1. Dezember, findet der zweite Tag der Online-Konferenz inVISION Days 2021 statt. Schwerpunkt ist Embedded Vision & AI: In drei Sessions zu AI & Deep Learning, Smart Cameras und Embedded Vision präsentieren B&R Automation, Basler, Baumer, Euresys, IDS, Lucid Vision, Teledyne Flir, Vecow, Vision Components und wenglor aktuelle Trends und Lösungen.
Panasonic hat die Übernahme von Blue Yonder, dem führenden Anbieter einer digitalen end-to-end Fulfillment-Plattform, abgeschlossen.
Der deutsche Anbieter von KI-gestützten Computer-Vision-Lösungen erhält dank eines 18-monatigen positiven Wachstums eine Investition über 5,2Mio.EUR.
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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?
Die Upgrades der Sapera Vision Software von Teledyne Dalsa umfassen Verbesserungen des grafischen KI-Trainingstools Astrocyte und des Bildverarbeitungs- und KI-Bibliotheken-Tools Sapera Processing.
ICO Innovative Computer stellt den neuen PicoSYS 4614 KI Embedded PC vor.
Bei physischen Produkten sind Mängel in der Regel schnell festzustellen, oft reicht schon ein Blick. Anders sieht es bei KI-Systemen aus. Wie bei diesen Systemen ein Mangel aussehen kann und wie Unternehmen möglichen Mängeln vorbeugen können, berichtet Rechtsanwalt Kay Diedrich.
Auf der zweiten Konferenz ‚AI for Laser Technology‘ wird am 28. und 29. September 2021 der aktuelle Stand bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Lasermaterialbearbeitung diskutiert. Zum Austausch treffen sich hier Forschende, Anlagenbauer, Softwareentwickler und Maschinenbauer. Neben den Fachvorträgen werden am Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT die Labore für virtuelle Rundgänge geöffnet. Aufgrund der aktuellen Regelungen findet die Tagung online statt.
Durch Datenverarbeitung am Netzwerkrand können KI-Systeme in Echtzeit auf Anomalien im Maschinenpark reagieren und Kosten sparen. Um die Spezialisten für Hardware, Vernetzung, KI und weitere Software effizient zusammenzubringen, hat sich der Ansatz Co-Innovation bewährt.
Gerade bei innovativen Technologien wie künstlicher Intelligenz ist die Bedienung nicht erste Priorität der Softwarehersteller. Aus Sicht der Industrie ist das bedauerlich, denn anlagennah Beschäftigte haben oft die interessantesten Impulse für werksnahe KI-Projekte. Über integrierte Explainability rücken KI-Tools nun näher an die Prozessspezialisten heran.
The Embedded computer FantoVision 20 by Gidel allows up to 20Gb/s image acquisition and image processing by a combination of Nvidia’s Jetson Xavier NX SOM with an Intel Arria 10 FPGA.
Kontron erweitert sein Portfolio um das COM Express Basic Type 6 Modul COMe-bTL6 (E2) mit 11th Gen Intel Core vPro, Intel Xeon W-11000E und Intel Celeron Prozessoren.
Das Internet of Things (IoT) und künstliche Intelligenz (KI) könnten traditionelle Ansätze zur Produktionsplanung hervorragend ergänzen. Denn ein IoT-vernetzter Maschinenpark kann bei unerwarteten Ereignissen automatisch neue Planungsläufe anstoßen, während die KI die anfallenden Plan- und Ist-Daten der Produktion laufend auf Verbesserungen abklopft.
Für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion ist eine solide Datenbasis entscheidend. Je größer die Datenmenge und je höher die Datenqualität, desto besser funktionieren KI-Projekte. Falls die Daten in größeren Produktionsanlagen erfasst werden sollen, muss das Netzwerk dafür entsprechend ausgelegt werden – oder im Falle einer Nachrüstung die dafür notwendige Reserve haben. Im folgenden Artikel wird erläutert, auf welche Parameter es dabei ankommt.
Ein auf Befestigungstechnik spezialisiertes, international tätiges Unternehmen produziert u. a. Bolzenanker in verschiedensten Ausführungen. Um hierbei die Umschließungsqualität der zugehörigen metallischen Hülse aus vorhandenen Maschinendaten in Echtzeit zu bestimmen, wurde ein entsprechendes Entwicklungsprojekt als Bachelorarbeit an der Ostschweizer Fachhochschule (OST), Campus Buchs, durchgeführt. Als geeignete Lösung hat sich dabei das maschinelle Lernen (ML) mit TwinCat Machine Learning von Beckhoff erwiesen.
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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.
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.
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?
Die geeignete KI-Lösung für das eigene Unternehmen zu finden, kann ein schwieriger Prozess sein. Das Projekt ‚What can AI do for me?‘ hat sich zum Ziel gesetzt, diesen Einstieg zu erleichtern. Resultat ist eine App mit der Unternehmen geeignete Use Cases und Anbieter finden können.
Künstliche Intelligenz (KI) ist zwar in aller Munde, doch nur wenige Unternehmen setzen sie bereits im Personalwesen ein. Eine aktuelle Untersuchung der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) kommt in diesem Zusammenhang zu dem Ergebnis, dass 93 Prozent der befragten Unternehmen dem KI-Einsatz im HR-Bereich positiv gegenüberstehen. Allerdings haben nur drei Prozent der Umfrageteilnehmer derartige Anwendungen bereits implementiert. Dabei könnten entsprechende Technologien für spürbar effizientere HR-Abläufe sorgen, da sich damit beispielsweise Basiskennzahlen zu Mitarbeitern schnell und einfach bereitstellen und auswerten lassen. Beispiele in Bereichen wie Recruiting oder Skill Management zeigen schon heute, wie KI- und Machine Learning (ML)-basierte Tools das Personalwesen unterstützen können.
Erfolgreiche KI-Projekte kombinieren das Domänenwissen von Prozessbeteiligten mit der Expertise von Datenanalysten und IT-Spezialistinnen. Da nicht jedes Maschinenbauunternehmen über diese drei wichtigen Kompetenzfelder verfügt, sind Kooperationen wichtige Bestandteile von KI-Projekten.
Smarte Fabriken und vernetzte Arbeitsprozesse sind mittlerweile fester Bestandteil des digitalen Wirtschaftslebens. Diese digitale Transformation bringt viele Vorteile, führt aber gleichzeitig auch zu einem Anstieg der Datenmengen in Unternehmen. Besonders im Industrieumfeld gilt es die vorhandenen Informationen aus Administration/Organisation mit jenen der Produktion zu verknüpfen, um daraus einen Mehrwert zu generieren. Eine Herausforderung, die mit modernen Wissensmanagementlösungen einfach zu lösen beziehungsweise zu handhaben ist.
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.
Universal Robots zeigt auf der diesjährigen Motek folgende Anwendungen: Ein UR5e kommt beim Kabelstecken zum Einsatz.
Das hybride 2D-/3D-Robot-Vision-System Kitov One von Atecare ermöglicht eine 100%-Kontrolle aller zu prüfenden Teile.
Das Agritech-Startup Small Robot Company (SRC) hat eine Roboterlösung zur chemikalienfreien Unkrautbekämpfung auf Getreidefeldern entwickelt. Das autonome Fahrzeug bringt über Deltaroboter sogenannte Zapper in Position, die das Unkraut mit Stromschlägen eliminieren. Auf einem Versuchsfeld hat sich der Roboter bei der Erkennung und Beseitigung von Unkräutern bereits gut geschlagen.
Die Analysesoftware Advanced Analytics aus der DXQ-Produktfamilie von Dürr lässt sich jetzt auch im Sealing einsetzen.
Der neue MX-Sauggreifer von Piab greift eine Vielzahl an Gegenständen, egal aus welchem Material, mit welcher Geometrie oder Oberflächenstruktur. Damit eignet sich der Greifer insbesondere für das Bin Picking in Kommissionierlösungen, die Robominds für eCommerce-Kunden und Hersteller komplexer Produkte realisiert.
Das AI Painting Project von IBM Japan, der Universität Tokio und Yamaha Motor soll auch Maschinen die Fähigkeit zur Kreativität verleihen. Es gibt Robotern die Möglichkeit, eigenständig Kunst mit Farben, Leinwand und einem Pinsel zu schaffen. Basis dafür ist ein KI-basiertes System.
Roboter sind in großen Fabriken längst Realität. In wenigen Jahren können sie, unterstützt durch künstliche Intelligenz (KI), auch in kleinen Unternehmen die Beschäftigten bei der Montage unterstützen. Die Voraussetzung dafür ist, dass die Zusammenarbeit mit den lernenden Maschinen sicher ist und dem Menschen motivierende, selbstbestimmte Tätigkeiten erhalten bleiben. In einem fiktiven Anwendungsszenario wirft die Plattform Lernende Systeme einen Blick in die Zukunft der Industriearbeit.
Quadruped Robotics hat voll modifizierbare mehrbeinige Roboter entwickelt, die künstliche Intelligenz mit neuen Bewegungsabläufen und einer individuell anpassbaren Ausstattung verbinden.
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...
Bauherren, Planer und Betreiber von Immobilien stehen im Zuge der Digitalisierung vor der großen Aufgabe, die Gebäudeautomation weiter voranzubringen. Denn neben der Integration der vielfältigen gebäudetechnischen Systeme verschiedener Hersteller aus Bestands- und Neuanlagen müssen zunehmend Schnittstellen für Fremdsysteme bereitgestellt werden. Hierzu gibt Iconag Handlungsempfehlungen, wie Immobilien fit für die Digitalisierung gemacht werden können.
Der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. hat gemeinsam mit dem Institut der deutschen Wirtschaft Köln e.
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.
KI-getriebene Convolutional Neuronal Networks in selbstfahrenden Autos sollen andere Verkehrsteilnehmer erkennen. Dabei gilt: Je selbstständiger das Auto, desto komplexer der Algorithmus und undurchschaubarer dessen Weg zur getroffenen Entscheidung. Ein Validierungs-Tool soll helfen, diesen besser zu verstehen.
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...
