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Vorausschauende Wartung mit KI

Hinterher ist man bekanntlich immer schlauer. Mit künstlicher Intelligenz (KI) sieht das allerdings anders aus: Durch die Analyse von in Echtzeit erfassten Betriebsparameterwerten wird Wartungsbedarf ermittelt, bevor er anfällt. So können Maßnahmen im Voraus geplant und auf ein Minimum reduziert werden. Mitsubishi Electric nutzt hierfür seine KI-Technologie Maisart 1, die ganz einfach per Melfa-SmartPlus-Zusatzkarte am Melfa-Roboter implementiert werden kann.

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Bild: Verband der TÜV e.V. (VdTÜV)
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Verbraucher wollen Sicherheit und Transparenz bei künstlicher Intelligenz

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Eine repräsentative Ipsos-Umfrage im Auftrag des TÜV-Verbands unter 1.000 Personen ab 16 Jahren hat ergeben, dass Verbraucher eine klare Kennzeichnung und unabhängigen Prüfungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz fordern. Positiv bewerten sie die Weiterentwicklung von KI in der Forschung, Medizin und Bildung. Auch der TÜV-Verband fordert gesetzliche Leitlinien für den KI-Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen sowie fortlaufende Prüfungen für lernende KI-Systeme.

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Bild: Messe München GmbH
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Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft

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Eine effiziente Abfallwirtschaft gehört zu den großen Herausforderungen unserer Zeit – und neue, digitale Technologien können Kommunen, Bewohnern und Unternehmen dabei das Leben deutlich leichter machen. Die Bandbreite der Innovationen reicht von smarten Abfallbehältern bis hin zu selbstlernenden Sortiertechnologien. Die IFAT 2020 in München wird dazu die neuesten Entwicklungen präsentieren.

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Bild: Weidmüller Gruppe
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Die Demokratisierung von maschinellem Lernen in der Industrie

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Seit mehreren Jahren dringt die Digitalisierung immer weiter in die industrielle Produktion vor. Die Verheißungen, durch Datenerhebung und -analyse die eigene Effizienz und Produktivität zu steigern sowie neue datenbasierte Geschäftsmodelle zu entwickeln, klingen vielversprechend in einem Zeitalter, in dem die meisten Unternehmen auf der Suche nach neuen Wachstumsmöglichkeiten sind. Ein Bereich, dem ein enormes Potenzial zugeschrieben wird, ist künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning. Ein Kommentar von Tobias Gaukstern, Leiter der Business Unit Industrial Analytics bei Weidmüller.

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Bild: artbalitsky/stock.adobe.com / KS-Energy-Verlag
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Umsetzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen

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