Bild: Gestalt Robotics GmbH
Lernende Objekterkennung in Echtzeit

Lernende Objekterkennung in Echtzeit

Heutige Inspektionsssteme sind auf wenige, sehr akkurat justierte Objekttypen herstellerseitig justiert. Kommen neue Produkttypen hinzu, müssen die Systeme zeitaufwendig neu justiert werden. Die KI-Inspektionsplatform von Gestalt Robotics beseitigt diese Hürden.

Bild: Elisa Smart Factory
Vorausschauende Qualitätskontrolle

Vorausschauende Qualitätskontrolle

Predictive Quality Analytics kann Einfluss haben auf der Produktionslinie einer Herstellergeschäft, Elisa ist dabei es zu nutzen das Qualität des Batteriezellen von Elektroautos zu schätzen und hat eine Steigerung der Produktionsausbeute für Batteriezellen um 16 Prozent erziehlt! Wenn die gesamte Produktionskapazität von 23 GWh in der Tesla Gigafactory 1 ausschließlich für die Produktion der 2170-Batteriezellen des Tesla-Modell-3-Autos verwendet wurde, könnte es mehr als 200 Millionen produzierten Zelleneinheiten entsprechen – das reicht aus für 49.000 Tesla Model 3-Langstreckenautos!

Bild: SSV SoftwareSystems GmbH
Maschinenlernen eingebettet

Maschinenlernen eingebettet

Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Reinforced Learning in der Fertigungsplanung

Reinforced Learning in der Fertigungsplanung

Im Zuge des weltweiten Wettbewerbsdrucks müssen Unternehmen ihre Fertigung immer flexibler gestalten und planen. Ein wesentliches Ziel der Fertigungsplanung stellt daher eine optimale Auslastung der Produktion dar. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei ein nützliches Werkzeug sein. Der Einsatz von Reinforcement Learning in der Fertigungsplanung soll dies veranschaulichen.

Bild: ©Alexander Limbach/stock.adobe.com
KI-Systeme für Anwendungen in jeder Branche

KI-Systeme für Anwendungen in jeder Branche

Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) halten zunehmend in nahezu jeder Branche Einzug und bestimmen maßgeblich den Fortschritt bei der unternehmerischen Wertschöpfung. Die Digitale Transformation fordert von Wissenschaft und Forschung ebenso wie von Technologieanbietern immer kürzere Innovationszyklen und neue Höchstleistungen bei Hard- und Software, da KI-Anwendungen nur auf der Basis daten- und rechenintensiver Prozesse realisierbar sind.

Bild: ©peshkova/stock.adobe.com
Machine Learning kann Liquidität steigern

Machine Learning kann Liquidität steigern

Volle Auftragsbücher und trotzdem insolvent – dieses Schicksal kann selbst stabile Unternehmen ereilen, wenn ihre Großkunden nicht pünktlich zahlen. Dabei lässt sich die Liquidität sichern, wenn rechtzeitig die richtigen Infos bereitstehen. Machine Learning macht genau das jetzt automatisiert möglich.

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Vorausschauende Qualitätskontrolle

Vorausschauende Qualitätskontrolle

Vorausschauende Qualitätskontrolle Schlechte Batterien früh erkennen und ausschleusen Bei der Produktion von Batterien für Elektroautos ist der Ausschuss noch immer ein großes Effizienzproblem. Mit vorausschauenden Qualitätsanalysen ist es der Firma Elisa Smart...

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