Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.

Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.
Das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen beteiligt sich an einem Forschungsprojekt, das auf künstliche Intelligenz setzt, um den Schutz von komplexen Kommunikationsnetzen zu gewährleisten
Seit einigen Jahren schon werden die Fantasien der Ingenieure und Anlagenbauer beflügelt durch die Möglichkeiten von KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Klingt zwar zunächst sehr kompliziert, bietet aber konkrete Vorteile für die smarte Fabrik. Maschinen und Anlagen bzw. Produktionsprozesse erzeugen kontinuierlich Daten. Erfolgreich werden zukünftig Unternehmen sein, denen es gelingt, Mehrwert aus diesen Daten zu generieren.
Der Ultimate Data and AI Guide richtet sich an alle, die einen Überblick und ein Verständnis für Data Science gewinnen möchten.
Im Februar hatte der Lösungsanbieter Empolis rund um cloudbasiertes Wissensmanagement die Akquisition von Intelligent Views bekanntgegeben – inklusive der
KI-gestützten Knowledge-Graph-Technologie. Wir haben in beiden Firmen nachgefragt, wie Wissensmanagement und künstliche Intelligenz zusammenpassen.
In den steigenden Datenvolumen einer Firma finden Servicetechniker die passende Informationen oft nur nach langem Suchen.
Die EU-Kommission hat ihre Strategie für ein digitales Europa vorgestellt und dabei ihre europäische Datenstrategie sowie politische Optionen für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) konkretisiert. „Ich will, dass dieses digitale Europa das Beste widerspiegelt, das Europa zu bieten hat – Offenheit, Fairness, Vielfalt, Demokratie und Vertrauen“, sagte Präsidentin Ursula von der Leyen. Die Strategie decke alles von der Cybersicherheit über kritische Infrastrukturen, digitale Bildung und Kompetenzen bis hin zu Demokratie und Medien ab.
Der Mittelstand scheut heute noch Investitionen in Künstliche Intelligenz. Für die meisten Unternehmen sind Daten etwa aus Produktion oder Instandhaltung totes Kapital. Dabei sehen Wissenschaft und Politik gerade hier enormes Potenzial. Der Wirtschaftsinformatiker Professor Wolfgang Maaß und sein Team von der Universität des Saarlandes wollen den Wert solcher Daten sichtbar und für die Firmen durch intelligente Datenbilanzierung interessant und nutzbar machen. 2,3 Millionen Euro investiert das Bundeswirtschaftsministerium in diese Forschung, für die Wolfgang Maaß mit fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammenarbeitet. Über 330.000 Euro davon fließen auf den Saarbrücker Campus.
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.
Edge Computing: Microsoft und Nvidia arbeiten zusammen Die beiden IT-Konzerne Nvidia und Microsoft kooperieren mit dem Ziel, Edge Computing intelligenter und schneller zu machen. Das gab Nvidia-CEO Jensen Huang im Rahmen des Mobile World Congress in Las Vegas bekannt. Nvidia und Microsoft wollen künftig im Bereich Edge Computing zusammenarbeiten. Die dabei...
Erfolg im Einzelhandel hatte früher oftmals derjenige, der schlichtweg größer als seine direkten Wettbewerber war. Geschickt agierende Unternehmen, die lokal gesehen an erster oder zweiter Stelle standen, konnten tendenziell höhere Gewinnmargen erwirtschaften. Im Zuge der steigenden Ansprüche der Verbraucher und der Digitalisierung ist die...
Die Digitalisierung der Fabriken bringt eine wesentliche Entwicklung mit sich: Die Transformation vom Produzenten zum produzierenden Dienstleister. Die täglich in den Fabriken entstehenden Datenmengen sind die Basis für diese neue Wertschöpfungsmodelle - vorausgesetzt, die Daten werden zeit- und ortsnah erfasst, gespeichert, verarbeitet und intelligent...
Vom Prototypen zur Lösung Raus aus der Proof-of-Concept-Hölle Viele Unternehmen scheitern daran, die Prototypen ihrer Data-Analytics-Projekte in eine produktive, skalierbare Lösung zu überführen. Entscheidend dafür sind gute Planung und ein langer Atem, meint Danny Claus von DoubleSlash. Machine Learning (ML) lebt davon, dass Daten in ausreichender Menge...
Sam George, Head of Azure IoT, Microsoft: "Erkenntnisse sind Kerosin" Wenn Daten das neue Öl sind, dann sind Erkenntnisse das Kerosin, sagt Sam George von Microsoft. Als Head of Azure IoT hat er die Aufgabe, Unternehmen zu solchem Erkenntnisgewinn zu verhelfen. Im Interview schildert George, welche Rolle dabei der industrielle Interoperabilitätsstandard...
Die digitale Transformation führt zu immer größeren, schnelleren und variableren Datenflüssen. Durch die intelligente Ordnung, Koordination und Analyse dieser Daten entsteht Wertschöpfung mit dem Ziel, sie für neue Geschäftsmodelle nutzbar zu machen.
Im Zeitalter von Big Data nimmt der Pool relevanter Informationen immer weiter zu. Wertvolle Unterstützung erhalten Führungskräfte durch künstliche Intelligenz, die bei der Entwicklung von Antworten auf komplexe Fragen hilft. Zuverlässige Methoden der Datenorganisation und -auswertung bilden die Kernaspekte einer erfolgreichen Entscheidungsfindung. Um den...
„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen sind seit Jahren in der industriellen Produktion angekommen. Zumindest theoretisch. Mit welcher Vehemenz KI jetzt in der Praxis Einzug hält, soll sich auf der Automatica zeigen, die vom 21. bis 24. Juni 2022 in München stattfindet.
Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.
Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.
Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.
GreyOrange gibt die Ergebnisse einer gemeinsam mit der Bundesvereinigung Logistik (BVL) durchgeführten Studie zum Thema „Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien in der Intralogistik“ bekannt.
Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.
Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.
Mit einer Online-Veranstaltung am 15. Dezember 2021 eröffnet das KI-Förderprojekt IIP-Ecosphere an der Leibniz Universität Hannover ein Experimentierfeld für produktionsbezogene KI-Technologien. Unternehmen und weitere Interessierte sind eingeladen, sich über das Angebot zu informieren.
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.
Wie macht die intelligente Nutzung von Daten Fabriken fit für die Zukunft? Im Projekt ‚Datenfabrik.NRW‘ erarbeiten vier Fraunhofer-Institute (Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Materialfluss und Logistik IML, Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS) konkrete Anwendungen für den vielfältigen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktion und setzen diese in realen Produktionsumgebungen bei Claas und Schmitz Cargobull um. Das Land Nordrhein-Westfalen fördert das Zukunftsprojekt mit 9,2Mio.€. Die Kompetenzplattform KI.NRW nimmt die Datenfabrik.NRW als KI-Flagshipprojekt in ihr Netzwerk auf.
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