Industrielle Produktion

Bild: Fraunhofer IEM
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Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.

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Bild: Trumpf SE + Co. KG
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Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.

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Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.

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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
Bild: Leadec Group
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
Bild: Beckhoff Automation GmbH & Co. KG
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
Bild: Pascal Friederich, Karlsruher Institut für Technologie
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
Bild: ©Alterfalter/stock.adobe.com / MPDV Mikrolab GmbH
Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

Manufacturing Analytics und künstliche Intelligenz

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

Der digitale Zwilling als Basis für ein intelligentes und skalierbares Produktionssystem

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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Bild: ©ssguy/shutterstock.com
Bild: ©ssguy/shutterstock.com
Daten vor Ort auswerten, 
autonom reagieren

Daten vor Ort auswerten, autonom reagieren

Mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Applikationen lassen sich immer neue Herausforderungen lösen. Die stetig steigenden Datenmengen, die aus der immer komplexeren Automatisierung resultieren, erfordern Maschinen und Prozesse, die selbständig Erkenntnisse gewinnen und Abläufe anpassen können. Einige Beispiele zeigen, wie derartige Lösungen in verschiedenen Anwendungsgebieten aussehen.

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Bild: IBM Deutschland GmbH
Bild: IBM Deutschland GmbH
Kostenreduzierung in der Ersatzteilplanung durch KI-basierte Prognosen

Kostenreduzierung in der Ersatzteilplanung durch KI-basierte Prognosen

Leo Müller ist Planer im Zentrallager eines großen Automobilherstellers. In den letzten Jahren kam es immer wieder zu hohen Inventarüberschüssen im Ersatzteilbereich. Oft lagern am Ende des Lebenszyklus eines Teils noch hohe Bestände im Zentrallager. Diese Bestände haben über Jahre Lagerplatz eingenommen und müssen dann verschrottet werden. Eine große Verschwendung von Ressourcen, Kapital und Lagerplatz. Aber wieso muss es dazu kommen?

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Das gemeinnützige appliedAI Institute for Europe stellt den kostenfreien Online-Kurs ‚AI Essentials‘ zur Verfügung, der es Interessierten ermöglicht, in die Welt der Künstlichen Intelligenz einzusteigen. Konzepte wie maschinelles Lernen und Deep-Learning sowie deren Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen auf unser Leben und unsere Wirtschaft sind Teile der umfassenden Einführung.

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In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.

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Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.