Industrielle Produktion
Bild: ©deagreez/stock.adobe.com
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Mit KI stockende Lieferketten verbessern

Mit KI stockende Lieferketten verbessern

Lieferketten sind in aller Munde, seitdem sie global häufig nicht mehr reibungslos funktionieren. Die Pandemie war aber nur der Auslöser, denn es gibt zahlreiche Trends, die für stetigen Wandel in der Lieferkette sorgen. Wer den Wandel aktiv mitgestalten möchte, braucht nicht nur Erkenntnisse, sondern die passende IT-Infrastruktur und eine Portion operative künstliche Intelligenz.

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Bild: Leadec Group
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Stau 
auf der Datenautobahn

Stau auf der Datenautobahn

Für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion ist eine solide Datenbasis entscheidend. Je größer die Datenmenge und je höher die Datenqualität, desto besser funktionieren KI-Projekte. Falls die Daten in größeren Produktionsanlagen erfasst werden sollen, muss das Netzwerk dafür entsprechend ausgelegt werden – oder im Falle einer Nachrüstung die dafür notwendige Reserve haben. Im folgenden Artikel wird erläutert, auf welche Parameter es dabei ankommt.

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Bild: Beckhoff Automation GmbH & Co. KG
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TwinCat Machine Learning für intelligente Bolzenanker-Produktionslinie

TwinCat Machine Learning für intelligente Bolzenanker-Produktionslinie

Ein auf Befestigungstechnik spezialisiertes, international tätiges Unternehmen produziert u. a. Bolzenanker in verschiedensten Ausführungen. Um hierbei die Umschließungsqualität der zugehörigen metallischen Hülse aus vorhandenen Maschinendaten in Echtzeit zu bestimmen, wurde ein entsprechendes Entwicklungsprojekt als Bachelorarbeit an der Ostschweizer Fachhochschule (OST), Campus Buchs, durchgeführt. Als geeignete Lösung hat sich dabei das maschinelle Lernen (ML) mit TwinCat Machine Learning von Beckhoff erwiesen.

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Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für Technologie
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Maschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen

Maschinelles Lernen beschleunigt Materialsimulationen

Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab. Maschinelles Lernen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) selbstständig neues Wissen erwirbt und anwendet, wird es künftig ermöglichen, komplexe Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln. Wie das funktioniert und welche Anwendungen davon profitieren, erklärt ein Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gemeinsam mit Kollegen aus Göttingen und Toronto.

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Bild: ©Alterfalter/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbH
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Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

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Die Bandbreite an Analyseanwendungen reicht von klassischen Reports und Kennzahlen über Self Service Analytics bis hin zu künstlicher Intelligenz. Bei aller Vielfalt sollte der Zweck nicht aus dem Fokus geraten: transparenter und effizienter fertigen zu können. Zumal immer wieder neue Manufacturing-Analytics-Instrumente entwickelt werden.

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Bild: Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
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Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem

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Der digitale Zwilling ist der interdisziplinäre Kern zahlreicher Industrie-4.0-Anwendungen (I4.0). Implementierungsansätze sind allerdings oft noch individuell und kostenintensiv, da nutzbare Standards und Referenzmodelle bisher nicht vorhanden waren. Die Plattform I4.0 hat die Verwaltungsschale als einheitlichen Standard für den digitalen Zwilling eingeführt. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs entsteht daher im vom BMWi geförderten Forschungsprojekt IIP-Ecosphere eine Implementierung der Verwaltungsschale in der Sennheiser Future Factory.

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