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Bild: OmegaLambdaTec GmbH
Bild: OmegaLambdaTec GmbH
Virtuelle Triangulation

Virtuelle Triangulation

Bisher ist die Detektion und Ortung von Wasserleckagen ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess für
Wasserversorger. OmegaLambdaTec entwickelt eine datengetriebene Softwarelösung, mit deren Hilfe
automatisiert Leckagen detektiert und vor allem auch lokalisiert werden können. Die Datengrundlage liefern die im Netz verbauten Sensoren zur Nachtminima Durchflussmessung.

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Bild: Fraunhofer-Institut IPK
Bild: Fraunhofer-Institut IPK
Eine App zur Bauteilerkennung

Eine App zur Bauteilerkennung

In der Bildverarbeitung kommt künstliche Intelligenz seit langem zum Einsatz. Neuronale Netze erkennen beispielsweise Objekte des alltäglichen Lebens mit einer höheren Genauigkeit wieder als der Mensch. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK nutzen dies und passen die Algorithmen für Industrieanwendungen an – beispielsweise zur Bauteilerkennung.

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Bild: Mitsubishi Electric Europe B.V.
Bild: Mitsubishi Electric Europe B.V.
Die Zukunft industrieller Maschinensteuerungen dank KI und moderner Analytik

Die Zukunft industrieller Maschinensteuerungen dank KI und moderner Analytik

Ein großer Vorteil dieser intelligenten Technologien gegenüber traditionellen Maschinensteuerungsarchitekturen sind Ihre Datenverarbeitungs-, Lern- und Entscheidungsfähigkeiten. Denn das bedeutet erhöhte Verfügbarkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit durch vorbeugende und vorausschauende Wartung. Dazu kommt eine verbesserte Produktivität mit der Fähigkeit, autonome Entscheidungen zu treffen.

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Bild: Endian SRL
Bild: Endian SRL
KI optimiert Predictive Maintenance

KI optimiert Predictive Maintenance

Mit dem Ziel, genauere und schnellere Prognosen in der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) zu erstellen, integriert Endian künstliche Intelligenz (KI) in seine IIoT-Lösung Endian Connect Platform: Über einen Knowledge Graph werden Informationen aus unterschiedlichen Datenbanken zusammengeführt, um möglichst exakte Prognosen über zukünftige Maschinenzustände zu berechnen.

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Die vernetze Fabrik für die Zukunft

Krisen decken Schwachstellen auf. In der Corona-Pandemie zeigt sich der Wert der vernetzten Produktion und Logistik. Das Internet der Dinge (Internet of Things, kurz IoT) hilft der Industrie, auf Ausfälle flexibler als bisher zu reagieren, denn in Echtzeit lassen sich Auslastung und Zustand jeder einzelnen Maschine verfolgen, und es herrscht Transparenz über die Lieferkette. Die Bosch-Gruppe, eines der weltweit führenden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, hat damit positive Erfahrungen gemacht.

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Rüstzeitoptimierung im Zeitalter von Industrie 4.0

Häufige Umrüstvorgänge machen eine Produktion ineffizient. Stillstandzeiten resultieren in geringeren Produktionszahlen, Ressourcen werden nicht optimal genutzt und die Fertigung kleiner Losgrößen erfordert eine zunehmende Flexibilisierung, die mit manueller Planung nur schwer zu erreichen ist. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich jedoch die Rüstzeiten zwischen Aufträgen abgleichen und so eine bestmögliche Feinplanung unter Beachtung relevanter Produktionsparameter gewährleisten. Resultat dieser Anpassung: geringe Rüstzeiten und hohe Maschinenauslastung unter Einhaltung der Liefertermine.

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Mit Machine Learning präzise Vorhersagen treffen

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