Bild: Coscom Computer GmbH
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Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
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KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
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Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
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Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
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Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Bild: Fraunhofer IOSB-INA
Bild: Fraunhofer IOSB-INA
Fraunhofer entwickelt Lösungen für Einsatz künstlicher Intelligenz in industrieller Produktion

Fraunhofer entwickelt Lösungen für Einsatz künstlicher Intelligenz in industrieller Produktion

Wie macht die intelligente Nutzung von Daten Fabriken fit für die Zukunft? Im Projekt ‚Datenfabrik.NRW‘ erarbeiten vier Fraunhofer-Institute (Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Materialfluss und Logistik IML, Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS) konkrete Anwendungen für den vielfältigen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion und setzen diese in realen Produktionsumgebungen bei Claas und Schmitz Cargobull um. Das Land Nordrhein-Westfalen fördert das Zukunftsprojekt mit 9,2Mio.€. Die Kompetenzplattform KI.NRW nimmt die Datenfabrik.NRW als KI-Flagshipprojekt in ihr Netzwerk auf.

Fachkräftemangel mit KI bewältigen
Fortschritt bei Künstlicher Intelligenz
Junge Mitarbeiter wünschen sich Transparenz
Unternehmen sparen Rohstoffe und Energie mit künstlicher Intelligenz
Mein Chef, die KI: Für fast jeden dritten Bundesbürger unter 31 Jahren durchaus vorstellbar
Künstliche Intelligenz kommt voran
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NEWS

Künstliche Intelligenz
Bild: schoesslers GmbH
Bild: schoesslers GmbH
appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

Das gemeinnützige appliedAI Institute for Europe stellt den kostenfreien Online-Kurs ‚AI Essentials‘ zur Verfügung, der es Interessierten ermöglicht, in die Welt der Künstlichen Intelligenz einzusteigen. Konzepte wie maschinelles Lernen und Deep-Learning sowie deren Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen auf unser Leben und unsere Wirtschaft sind Teile der umfassenden Einführung.

Bild: Fraunhofer IGD
Bild: Fraunhofer IGD
Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.

Bild: Benteler International AG
Bild: Benteler International AG
Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen
Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Technologie
Bild: Fraunhofer ILT
Bild: Fraunhofer ILT
Künstliche Intelligenz in der Produktion
Künstliche Intelligenz in der Produktion

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.

Industrielle Produktion
Bild: Fraunhofer IEM
Bild: Fraunhofer IEM
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.

Bild: Trumpf SE + Co. KG
Bild: Trumpf SE + Co. KG
Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.

Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.

Bild: Anacision Gmbh
Bild: Anacision Gmbh
Feinplanung mit IoT- und KI-Antrieb
Feinplanung mit IoT- und KI-Antrieb

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.

Geschäftsprozesse
Bild: ©Pixel-Shot/stock.adobe.com
Bild: ©Pixel-Shot/stock.adobe.com
Von Bewerbungsgespräch bis Skill Management

Von Bewerbungsgespräch bis Skill Management

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.

Bild: ©zapp2photo/stock.adobe.com
Bild: ©zapp2photo/stock.adobe.com
Wissensmanagementlösungen in Industrieunternehmen auf dem Vormarsch
Wissensmanagementlösungen in Industrieunternehmen auf dem Vormarsch

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.

Robotik
Bild: Small Robot Company
Bild: Small Robot Company
Mobiler 
Unkrautvernichter
Mobiler Unkrautvernichter

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.

Bild: robominds GmbH
Bild: robominds GmbH
Der Allrounder
Der Allrounder

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.

Data Analytics
Bild: Weidmüller Gruppe
Bild: Weidmüller Gruppe
Machine Learning einfach gemacht

Machine Learning einfach gemacht

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.

Bild: ©eyetronic/Fotolia.com
Bild: ©eyetronic/Fotolia.com
Welchen Weg geht die EU?
Welchen Weg geht die EU?

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.

Automation
Gebäude
Bild: Arrow Central Europe GmbH
Bild: Arrow Central Europe GmbH
Guardian Technologies gewinnt Innovators Award von Arrow Electronics

Guardian Technologies gewinnt Innovators Award von Arrow Electronics

Das KI-Startup Guardian Technologies aus Wangen im Allgäu ist der diesjährige Gewinner des Innovator Awards von Arrow Electronics. An dem Wettbewerb haben mehr als 50 Technologie-Startups aus Deutschland, Österreich und der Schweiz teilgenommen. Zwölf Unternehmen sind in das Finale eingezogen. Das im Jahr 2020 gegründete Unternehmen Guardian Technologies ist ein Hersteller von kompakten, KI- und Kamera-basierten Systemen, die Brände schnell entdecken und löschen können.

Bild: ICONAG-Leittechnik GmbH
Bild: ICONAG-Leittechnik GmbH
Trends in der 
Gebäudeautomation

Trends in der Gebäudeautomation

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.

Bild: The Ship
Bild: The Ship
The Ship: Gebäudedigitalisierung für Büroimmobilien
The Ship: Gebäudedigitalisierung für Büroimmobilien

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.

Bild: Milestone Systems DE
Bild: Milestone Systems DE
Künstliche Intelligenz für Gebäude
Künstliche Intelligenz für Gebäude

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.

Autonomes Fahren
KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

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.

Bild: Continental
Bild: Continental
Forschungsprojekt zum automatisierten Fahren
Forschungsprojekt zum automatisierten Fahren

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.