Kontron erweitert sein Portfolio um das COM Express Basic Type 6 Modul COMe-bTL6 (E2) mit 11th Gen Intel Core vPro, Intel Xeon W-11000E und Intel Celeron Prozessoren.
Kontron erweitert sein Portfolio um das COM Express Basic Type 6 Modul COMe-bTL6 (E2) mit 11th Gen Intel Core vPro, Intel Xeon W-11000E und Intel Celeron Prozessoren.
Mouser Electronics, Distributor im Bereich New Product Introduction (NPI), bietet jetzt COM-HPC-Verbindungslösungen von Samtec an.
The new Version 5.1. of the machine vision software Adaptive Vision is packed with new features, including Deep Learning OCR, automatic model training, EtherNet/IP protocol support as well as program breakpoints.
The AI Computing System RCX-2000 PEG of Vecoow is powered by workstation-grade 11th Gen Intel Xeon/Core i7/i5 Processor (Rocket Lake-S) and Integrated with Nvidia Tesla / Quadro / GeForce / AMD Radeon Graphics.
Wind River, Anbieter von Software für intelligente Systeme, stellt die neue Version von Wind River Studio vor.
Der KI-Railway-Computer RSL A3 von Syslogic, basierend auf dem neuen Jetson-AGX-Xavier-Industrial-Modul von Nvidia, ebnet den Weg für künftige KI-gestützte Bahnanwendungen.
ICP präsentiert vielseitige Netzwerkgeräte, die eine softwaredefinierte Netzwerk-Funktionsinfrastruktur auf einem Standardbetriebssystem zur Verfügung stellen.
Mit dem Advanced Planning and Scheduling System (APS) Fedra können Sie sowohl einfache Arbeitsgänge als auch komplexe Fertigungsaufträge schnell und flexibel planen.
Nvidia’s Jetson AGX Xavier Industrial module enables AI deployment in harsh environments, delivering up to 30 trillion TOPS of AI performance.
Quadruped Robotics hat voll modifizierbare mehrbeinige Roboter entwickelt, die künstliche Intelligenz mit neuen Bewegungsabläufen und einer individuell anpassbaren Ausstattung verbinden.
Xilinx hat die Vivado ML Editions vorgestellt, die laut Unternehmen erste FPGA-EDA-Tool-Suite, die auf Machine-Learning (ML)-Optimierungsalgorithmen sowie fortschrittlichen, teambasierten Design-Flows basiert und signifikante Designzeit- und Kosteneinsparungen ermöglicht.
PerfectPattern stellt die in der Basisversion kostenlos nutzbare Aivis Insights App vor.
CoreAVI hat seine Safe AI and Computer Vision Solution veröffentlicht.
Die Einführung selbstfahrender Elektrohubwagen war für Fernlea Flowers, einem der größten Betreiber von Treibhäusern in Nordamerika, eine gute Möglichkeit, um eine sichere Arbeitsumgebung für alle Mitarbeiter zu schaffen, die Effizienz zu steigern und Aufträge bestmöglich abzuarbeiten.
Im Rahmen einer virtuellen Pressekonferenz hat der Maschinenbauer Schubert aktuelle Zahlen und Neuheiten vorgestellt.
With the AX Smart Cameras, Baumer presents its first industrial smart cameras.
Von der Entwicklung über die Materialbeschaffung, den Produktionsprozess bis zur Nutzung und schlussendlich Entsorgung – wer Produkte nachhaltiger gestalten will, steht vor einer komplexen Aufgabe.
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.
Mängel im Endprodukt, lange Vorlaufzeiten oder Unterbrechungen in der Lieferkette sind Schmerzpunkte in jeder Qualitätssicherung.
In Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Automobil- und Technologie-Bereich veranstaltet Idealworks eine weltweite AI-Challenge zum Training künstlicher Intelligenz in der Produktion basierend auf synthetischen Daten aus der BMW iFactory.
In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.
Die Anmeldung für die Everyday AI Conference am 21. Juni in London ist geöffnet.
„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?
Bauteile mobil und in Echtzeit überprüfen – das soll die Software Marquis des Fraunhofer IGD ermöglichen.
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.