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Industrielle Produktion
Bild: Bayerisches IT-Logistikcluster
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Intelligente Überwachung von Produktionsmaschinen

Intelligente Überwachung von Produktionsmaschinen

Die Forschungspartner Technische Hochschule Deggendorf und die Technische Universität München sowie den beiden Unternehmen Schindler & Schill (EasyLogix) und Systema haben das BMWi-ZIM-Projekt MobiCM erfolgreich abgeschlossen. Das Projekt entstand im Netzwerk I2P Innovative IT für die Produktion des IT-Logistikclusters an der TechBase Regensburg und hatte die Entwicklung eines intelligenten Netzanalysesensors auf Basis unterschiedlicher Signalerfassungs- und Analyseverfahren als Ziel – ein System zur Zustandsüberwachung von Produktionsmaschinen.

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Bild: Resolto Informatik GmbH
Bild: Resolto Informatik GmbH
Künstliche Intelligenz direkt an die Maschine bringen

Künstliche Intelligenz direkt an die Maschine bringen

Bisher haben industrielle Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) aufgrund von Latenzzeiten und hohen Datenmengen bei der Cloudanbindung nur bedingt überzeugt. Entscheidend ist darum, KI direkt an die Maschine zu bringen und dort – direkt an der Quelle – Daten in Echtzeit zu interpretieren. Mit der Plattform Scraitec tut der KI-Spezialist Resolto genau dies, beispielsweise bei einem Haushaltsgeräte- oder Automobilhersteller.

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Bild: ©sdecoret/Fotolia.com
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intelligente Prozessüberwachung mit direkter Signalverarbeitung

intelligente Prozessüberwachung mit direkter Signalverarbeitung

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) investiert aktiv in die Entwicklung neuer Elektroniksysteme und fördert dabei Verbundforschungsprojekte, die signifikant zur Umsetzung des Zukunftsprojekts Industrie 4.0 beitragen. Ziel des vom BMBF geförderten Gesamtprojekts KI-Predict ist die Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) auf unterschiedlichen Ebenen des Produktionsprozesses als Basis für die zustandsbasierte, prädiktive Wartung von Produktionsanlagen und die Überwachung der Produktqualität direkt im Produktionsprozess. An diesem Projekt sind insgesamt sieben Partner beteiligt: unter ihnen das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS mit der Entwicklung eines Sensor-Interface ASICs. Das Besondere daran: Es ist auf Sensoren für Condition-Monitoring und Echtzeit-Prozesskontrolle abgestimmt und ermöglicht eine energieeffiziente Feature-Extraction und Signalverarbeitung direkt am Sensor.

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Bild: Senseering GmbH
Bild: Senseering GmbH
Mehrwert aus Daten schaffen

Mehrwert aus Daten schaffen

Die Aufgabe der Produktionstechnik ist die Effizienzsteigerung verarbeitender und herstellender Methoden. Bereits in der Steinzeit wurden Faustkeile aus Stein zur Bearbeitung von Holz und tierischen Materialien eingesetzt. Später wurden Faustkeile zu Äxten und Speere weiterentwickelt oder durch neue Materialien revolutioniert. Doch für alle Zeitalter und Entwicklungsstufen galten dieselben ökonomischen Werte.

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Bild: ©pinkeyes/stock.adobe.com
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Künstliche Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie auf dem Weg zur Smart Factory. Daher sollte sich auch der produzierende Mittelstand, oft als Rückgrat der deutschen Wirtschaft
bezeichnet, mit der Adaption von KI-Technologie befassen. Doch was machen KI-Systeme überhaupt anders als bisherige IT-Lösungen? Und welcher Nutzen erwartet die Anwender?

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