Das Software-Tool Evoteamwork von Evo wird um die Funktion der automatisierten E-Mail-Bearbeitung erweitert.
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Die Technische Universität Ilmenau hat ein Forschungsprojekt gestartet, mit dem es kleinen und mittleren Unternehmen ermöglicht wird, ihre Produktionsprozesse mithilfe künstlicher Intelligenz besser zu planen.
Das innovative Verbundprojekt ‚KI Wissen‘ bündelt das Knowhow verschiedener Unternehmen, um Deutschland als führenden Standort im Bereich künstliche Intelligenz zu etablieren. Jetzt wird das Projekt mit 17,4 Millionen Euro gefördert.
Von der Kommunikation mit Hologrammen bis zu ferngesteuerten Operationen – die nächste Mobilfunkgeneration 6G soll zahlreiche Hightech-Anwendungen möglich machen. An der Technischen Universität München (TUM) startet nun ein Großprojekt, das die wichtigsten Grundlagen für den neuen Standard legen will. Projektleiter Prof. Wolfgang Kellerer erklärt im Interview, wie 6G zum intelligentesten Mobilfunknetz wird, wann Deutschland eine führende Rolle einnehmen könnte und warum es in der Forschung weniger um Geschwindigkeitsrekorde, als vielmehr um eine Sicherheit von 99,999999999 Prozent geht.
Die KI-Plattform NRU-120S mit integriertem Jetson AGX Xavier-Modul von Nvidia ist eine kosteneffiziente Lösung von Acceed für Edge-Computing-Anwendungen.
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.
Potenzial erkannt, Umsetzung verkannt? Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind Schlüsseltechnologien für die Zukunft des Digitalstandorts Deutschland.
PerfectPattern, Spezialist für KI-Anwendungen speziell in der produzierenden Industrie, stellt die KI-Technologie und AutoML-Lösung Aivis vor.
Die Digitalisierung schreitet auch bei Nutzfahrzeugen kräftig voran. Vereinfacht doch das Zusammenführen von GPS-, Bild- und Videodaten die Dokumentation von Einsätzen – oder ermöglicht in der Personenbeförderung, Bedrohungsszenarien im Rücken von Fahrzeugführern rechtzeitig zu erkennen. KI und clevere Algorithmen lösen viele Aufgaben – scheitern aber gelegentlich daran, dass das Stromnetz auf Fahrzeugen keine Steckdose ist. Systemabstürze durch Unter- und Überspannung sind vielleicht noch beherrschbar. Weit unangenehmer hingegen sind permanente Ausfälle oder gar die physische Zerstörung von SSD-Speicherkarten durch Spannungsspitzen. Abhilfe bieten die Industrie-PCs von EFCO Electronics aus Deggendorf.
Auf der Hannover Messe stellt die Deutsche Telekom zwei neue Angebote vor.
Mit dem neuen Unternehmen Luvis AI möchte Luis Technology Synergien im Bereich der künstlichen Intelligenz schaffen.
„Mit dem KI-Marktplatz bieten wir Unternehmen einen zentralen Ort, um ihre Herausforderungen in der Produktentstehung mithilfe von KI zu lösen.
SKFs Automated Machine Learning (AutoML)-Angebot SKF Enlight AI wendet selbstlernende Algorithmen auf Echtzeit-Prozessdaten an, um Anomalien zu erkennen und drohende Anlagenstörungen vorherzusagen. Es vereint Maschinenprozessdaten mit Informationen aus dem Schwingungs- und Condition Monitoring. Mit den so gewonnenen Ergebnissen können Wartungsteams rechtzeitig gewarnt und mit allen notwendigen Informationen aus der Maschine versorgt werden. Damit vermeiden Anwender Maschinenausfälle und senken ihre Kosten.
Synaos arbeitet ab sofort mit SEW-Eurodrive zusammen, um seine KI-Software praktisch zu erproben und weiter zuverbessern. In einem ersten gemeinsamen Logistikprojekt liefert SEW die Hardware, mehr als 80 mobile Roboter werden eingesetzt.
Von der Entwicklung über die Materialbeschaffung, den Produktionsprozess bis zur Nutzung und schlussendlich Entsorgung – wer Produkte nachhaltiger gestalten will, steht vor einer komplexen Aufgabe.
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.
Mängel im Endprodukt, lange Vorlaufzeiten oder Unterbrechungen in der Lieferkette sind Schmerzpunkte in jeder Qualitätssicherung.
In Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Automobil- und Technologie-Bereich veranstaltet Idealworks eine weltweite AI-Challenge zum Training künstlicher Intelligenz in der Produktion basierend auf synthetischen Daten aus der BMW iFactory.
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.
Die Anmeldung für die Everyday AI Conference am 21. Juni in London ist geöffnet.
„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?
Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen sind seit Jahren in der industriellen Produktion angekommen. Zumindest theoretisch. Mit welcher Vehemenz KI jetzt in der Praxis Einzug hält, soll sich auf der Automatica zeigen, die vom 21. bis 24. Juni 2022 in München stattfindet.
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.
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.
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.