Künstliche Intelligenz

Mit der Ausgabe 9 haben wir uns ein Design-Upgrade gegönnt. Inhaltlich bleiben wir unserem Anspruch treu: Die Trends und Technologien der Automatisierungsbranche darzustellen. In der Ausgabe 9 kommen gleich sieben Branchenexperten in Interviews zu Wort.

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Das Forschungsprojekt GeMeKI am WZL der RWTH Aachen untersucht den Einsatz übertragbarer KI-Anwendungen zur Optimierung der Produktion.

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Der Edge-KI-fähige Computer DeviceEdge Mini von Aetina erweitert die ‚DeviceEdge‘-Plattformreihe des Unternehmens.

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Die Fragestellung, welche Rolle die künstliche Intelligenz schon in der vorausschauenden Wartung spielt, war von großem Interesse bei den meistgelesenen Artikeln im August. Und nicht zuletzt interessierte die Frage: Was planen Google und Tesla in puncto Roboter?

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Konkrete Anwendungsbeispiele für Predictive Maintenance sind zentrale Themen dieser Ausgabe. Lesen Sie außerdem ein Fazit über zehn Jahre Industrie 4.0, über künstliche Intelligenz als Hilfsmittel von Condition Monitoring und wie Lastspitzen per Plug&Play reduziert werden können.

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Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) wollen gemeinsam mit Partnern aus Deutschland und Kanada Kommissionierroboter mit verteilten KI-Methoden intelligenter machen.

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Über die Gewichtsmessung von Güterzügen können sowohl Belastungen der Infrastruktur festgestellt als auch Maßnahmen zur Predictive Maintenance an Waggons und Schienen ergriffen werden. Ein spezielles dynamisches Wiegesystem ist nun auch in Deutschland auf der Schiene.

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Mit an Maschinen und Anlagen generierten Daten sollen Störungen frühzeitig erkannt und vermieden werden. Doch nur durch eine intelligente Verknüpfung mit den dafür relevanten Daten unterschiedlicher Quellsysteme entfalten sie ihr volles Potenzial. Dabei helfen Insight Engines.

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Zeit ist ein bestimmendes Thema der meistgelesenen Beiträge im Juli: vom Rückblick auf zehn Jahre Industrie 4.0 über eine Momentaufnahme in der Antriebstechnik bis hin zu Zukunftstechnologien und effektivem Zeitmanagement - Der Juli hatte alles parat.

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Was kann Gaia-X in der Praxis? Das BMWi fördert mit 122 Millionen Euro die Entwicklung von Anwendungsbeispielen, die den technologischen und ökonomischen Nutzen von GAIA-X verdeutlichen. Wir zeigen die sechs im Förderwettbewerb prämierten Datenökosysteme für die Industrie.

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