Kategorie: Technologie

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Bild: Elisa Smart Factory
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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!

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Bild: German Edge Cloud GmbH & Co. KG
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Lösung für KI-basierte Logistikoptimierung mit FTS-Systemen

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Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTS) werden mittlerweile in vielen Branchen eingesetzt. Jeder FTS-Hersteller bringt jedoch seine eigenen Systeme und Daten mit, was eine gesamte innerbetriebliche Logistikoptimierung erschwert. Und die meisten der FTS-Einzelanbieter unterstützen keine KI-basierte Logistikoptimierung. Die German Edge Cloud, ein Unternehmen der Friedhelm Loh Group, sowie Bär Automation und Siemens MindSphere haben für das FTS-Onboarding eine Lösung entwickelt. Diese präsentieren sie auf der Fachmesse SPS 2019 in Nürnberg.

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Bild: WSH GmbH
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Deep Learning im Alarm-Management

Deep Learning im Alarm-Management

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.

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©Kobes/Fotolia.de
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Algorithmus lernt mithilfe von Vogelbildern

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Objekte, die sich nur in wenigen Details unterscheiden, erkennen und bestimmen zu können – das ist eine große Herausforderung für die Künstliche Intelligenz. Denn Computersysteme mit dieser Fähigkeit unterstützen den Menschen in vielen Berei­chen erheblich. Beispielsweise können sie Biologen die Arbeit erleichtern, indem sie ver­schiedene Arten einer Klasse in der Tier- und Pflanzenwelt automatisch identifizieren. Mit Unterstützung der Deutschen Forschungsge­mein­schaft (DFG) haben Informatiker der Friedrich-Schiller-Universität Jena in den ver­gange­nen vier Jahren zu diesem Zweck einen solchen Algorithmus zur sogenannten fein-granu­laren Objekterkennung entwickelt. Als Trainings­plattform wählten sie dafür ebenfalls ein Anwendungsgebiet aus der Natur, nämlich einen interna­tionalen Datensatz mit 200 nordamerikanischen Vogelarten.

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