Alle Fachbeiträge auf einen Blick
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Bild: Phoenix Contact Deutschland GmbHNeues von Phoenix Contact und PLCnext Technology
Ein Gespräch mit Ulrich Leidecker und Hans-Jürgen Koch (beide Phoenix Contact) über wirtschaftliche Herausforderungen, strategische Entscheidungen und technische Innovationen.
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Bild: Comma Soft AGErste Hilfe bei Maschinenstörungen
Die Einführung generativer künstlicher Intelligenz ist oft mit Herausforderungen verbunden, etwa wenn es um den Datenschutz geht. Für die Industrie verspricht die Technologie jedoch Potenziale, sofern richtig eingesetzt. Die APPL-Firmengruppe nutzt GenAI beispielsweise, um Maschinenstörungen abzustellen.
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Bild: Zoi TechCon GmbHWegweiser für die eigene KI-Strategie
KI-Systeme für Produktion, Service und Produktentwicklung lassen sich heute problemlos auf dem Markt beziehen. Unternehmen müssen weder in den Aufbau noch das Training eigener Modelle investieren. Mit einer KI-Roadmap geben sich Unternehmen die nötige Struktur, solche Systeme effizient in ihre Arbeitsprozesse zu integrieren.
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Bild: ©ArtemisDiana/stock.adobe.comAutomatisierungspyramide aufbrechen – aber wie?
Die Integration eines Industrial Internet of Things (IIoT) in Verbindung mit Data Lakes bietet vielen Unternehmen ein enormes Potential. Denn mit dem Speicherkonzept lassen sich Daten von angebundenen IoT-Devices als auch aus den klassischen Systemen zusammenführen und verarbeiten. Data Pipelines können helfen, die diversen Datenströme effizient zu orchestrieren.
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Bild: John Deere GmbH & Co. KGIndividueller Kameraroboter prüft bis zu 600 Punkte
Die Digitalisierung der Landwirtschaft ist keine Science Fiction. Selbständig fahren Traktoren übers Feld und aufeinander abgestimmte Erntemaschinen passen sich KI-unterstützt an die Arbeitssituation an. Nicht nur auf dem Feld, sondern auch im John Deere-Werk in Mannheim unterstützt nun ein intelligenter Kameraroboter die Mitarbeitenden dabei, Fehler im Produktionsprozess zu erkennen und zu beheben.
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Bild:?©tippapatt/stock.adobe.comUnternehmenswissen im LLM gespeichert
Kunden wollen heute alle relevanten Informationen zum Unternehmen online finden. Aber selbst eigene Mitarbeiter tun sich oft schwer, die richtige Information aus einer der vielen Ablagen zu ziehen. Dabei lässt sich Unternehmenswissen heute in Large Language Models einbetten, die wie ChatGPT Fragen in natürlicher Sprache verstehen und beantworten.
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Bild: Mitsubishi Electric Europe B.V.Verschleiß und Qualität KI-basiert im Blick
Werkzeugbrüche, Maßabweichungen und andere Qualitätsmängel kosten Betreiber von Werkzeugmaschinen oft viel Geld. NC MachiningAid von Mitsubishi Electric setzt hier an. Nach kurzem Training berechnet das KI-Tool die voraussichtliche wahre Lebensdauer von Werkzeugen und überwacht die Teilequalität per Anomalieerkennung.
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Bild: Milliarum GmbH & Co. KGIm lokalen Chatbot mit SAP-Daten arbeiten
SAP-Anwendungen werden zunehmend von Funktionen mit künstlicher Intelligenz ergänzt, oft auf der Basis von Cloud-Funktionalität. Doch viele Unternehmen bilden ihre SAP-Prozesse On-Premise ab. Wie diese Anwender KI integrieren, ist noch nicht vollkommen klar – aber ein Markt für lokal betriebene KI-Systeme entsteht gerade.
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Bild: Salesfive GmbHKundendaten für den KI-Einsatz vorbereiten
Stagnierende Konjunktur, demografischer Wandel, stärkere internationale Konkurrenz – die Situation ist für produzierende Unternehmen mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Ein optimiertes Datenmanagement hilft, die Grundlage für KI-Systeme zu legen, um diese zu bewältigen.
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Bild: Aras Software AGWo die Früchte niedrig hängen
KI-Anwendungen versprechen, die Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen etwa durch intelligente Datenanalyse und Prozessautomatisierung zu steigern. Die Industrie steht jedoch vor komplexen Herausforderungen bei der Integration und Nutzung der Technologie. Wie können Unternehmen den Spagat zwischen Chancen und Risiken meistern?
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Bild: 247FactoryNet GmbHIoT-System im Baukasten
Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich auch für die automatische Qualitätsüberwachung in Roboterschweißzellen nutzen. Oft fehlen hier jedoch Daten zum Trainieren und Ausführen der Algorithmen. Insbesondere für Bestandsanlagen existieren meist keine passenden Standardsysteme, da Geräte über uneinheitliche Datenmodelle und Schnittstellen verfügen. IoT-Baukästen können helfen.
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Bild: CAN in Automation (CiA) GmbHKeine Missverständnisse mehr
Still und leise ist die dritte Generation des seriellen Kommunikationssystems CAN (controller area network) unter dem Namen CAN XL (extended data-field length) international genormt worden. Dabei hat die zweite Generation CAN FD (flexible data rate) immer noch nicht die erste Generation CAN CC (classic) abgelöst.
