Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

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.

Fachkräftemangel mit KI bewältigen

GreyOrange gibt die Ergebnisse einer gemeinsam mit der Bundesvereinigung Logistik (BVL) durchgeführten Studie zum Thema „Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien in der Intralogistik“ bekannt.

Sensoren lernen das Denken

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.

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.

Fraunhofer entwickelt Lösungen für Einsatz künstlicher Intelligenz in industrieller Produktion

Kernkompetenz vom Fraunhofer IOSB-INA: Befähigung von Produktionsanlagen für den Industrie 4.0-Einsatz, hier am Beispiel der sog. Realproduktion im Rahmen des öffentlich geförderten Projekts KI-Reallabor.

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.

Inspektionssystem bietet bildgebendes Verfahren mit KI

Mit dem Inspektionssystem VT-S10 3D-AOI bietet Omron ein bildgebendes Verfahren in Kombination mit künstlicher Intelligenz an. Dadurch sollen die Anforderungen an die Fachkenntnisse für präzise Inspektionen verringert werden, denn diese Lösung erfordere weniger Qualifizierung und führe dabei zu einer verbesserten Hochpräzisionsprüfung.

Update für KI-Trainingstool

Die Upgrades der Sapera Vision Software von Teledyne Dalsa umfassen Verbesserungen des grafischen KI-Trainingstools Astrocyte und des Bildverarbeitungs- und KI-Bibliotheken-Tools Sapera Processing.

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