Industrielle Produktion

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Preisschwankungen am Energiemarkt nutzen

In der Produktionsplanung spielen bei Industrieunternehmen bisher oft die Auftragslage oder Personal- und Maschinenverfügbarkeit eine übergeordnete Rolle. Dabei lohnt sich auch ein Blick auf das eigene Energiesystem und die Nutzung von Flexibilität auf Erzeugungs- und Verbrauchsseite.

Die autonome Lieferkette

    Die Wertewahrnehmung verändert sich zusehends. Nachhaltigkeit ist in aller Munde und Unikate, bei denen die Kunden ihr Produkt selbst konfigurieren können, lösen nach und nach die Massenproduktion ab. Das hat auch Auswirkungen auf die Supply Chain....

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Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
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Reinforced Learning in der Fertigungsplanung

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Im Zuge des weltweiten Wettbewerbsdrucks müssen Unternehmen ihre Fertigung immer flexibler gestalten und planen. Ein wesentliches Ziel der Fertigungsplanung stellt daher eine optimale Auslastung der Produktion dar. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei ein nützliches Werkzeug sein. Der Einsatz von Reinforcement Learning in der Fertigungsplanung soll dies veranschaulichen.

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Bild: ©Alexander Limbach/stock.adobe.com
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KI-Systeme für Anwendungen in jeder Branche

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Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) halten zunehmend in nahezu jeder Branche Einzug und bestimmen maßgeblich den Fortschritt bei der unternehmerischen Wertschöpfung. Die Digitale Transformation fordert von Wissenschaft und Forschung ebenso wie von Technologieanbietern immer kürzere Innovationszyklen und neue Höchstleistungen bei Hard- und Software, da KI-Anwendungen nur auf der Basis daten- und rechenintensiver Prozesse realisierbar sind.

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Bild: BASF
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KI-gestützte Nachschubplanung

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Für mehr Transparenz in der Lieferkette vernetzt sich BASF immer stärker mit seinen Partnern, Lieferanten und Kunden. Ziel ist es, die Lieferzuverlässigkeit zu verbessern und Kosten zu reduzieren. Zusammen mit IBM untersuchte die Division Nutrition & Health in einem Proof of Concept, was kognitive Systeme dazu beitragen können.

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Bild: ©phonlamaiphoto/AdobeStock.com
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Wann kann die KI Kosten kalkulieren?

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Weltweite Machtverschiebungen, Strafzölle und gekündigte Handelsabkommen – Produktkosten früh zu berechnen, ist schwer wie selten zuvor. Doch klaffen tatsächliche und kalkulierte Rohstoffpreise zu weit, leidet die Profitabilität. Künstliche Intelligenz in Verbindung mit einer Software für das Product Costing könnten hier den Weitblick verschaffen, der manchem politischen Akteur abzugehen scheint.

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Soll künstliche Intelligenz in industriellen Applikationen zum Einsatz kommen, sind vielfach parallele Rechenprozesse bei kürzesten Reaktionszeiten in Echtzeit von Nöten. Das stellt an Embedded Computer Technologien wie Computer-on-Modules mit AMD Ryzen Embedded V1000 Prozessoren ganz neue Anforderungen.

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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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Alle zwei Jahre vergeben der VDE, die Deutsche Telekom sowie die Städte Friedrichsdorf und Gelnhausen den mit 10.000 Euro dotierten Johann-Philipp-Reis-Preis an einen Nachwuchswissenschaftler. Dieses Jahr geht er an Prof. Dr.-Ing. Delphine Reinhardt von der Georg-August-Universität Göttingen und an Dr.-Ing. Jakob Hoydis von den Nokia Bell Labs in Nozay, Frankreich. Die beiden Preisträger teilen sich die Auszeichnung und damit das Preisgeld.

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Infor, Anbieter von branchenspezifischer Business-Software für die Cloud, hat bekanntgegeben, dass die Plattform Infor Coleman AI für Embedded-Machine-Learning-Modelle ab sofort verfügbar ist. Sie bietet die Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Personalisierung, die Unternehmen benötigen, um KI vollständig zu operationalisieren.