Archiv: Artikel

Auch wenn noch lange die eigentlichen Anwendungen im Fokus der Fertigungsindustrie stehen werden, so kann man den technologischen Einfluss auf IT-Lösungen für die Smart Factory kaum mehr leugnen, insbesondere wenn es dabei um Künstliche Intelligenz (KI) geht. Aber nicht nur die Wissenschaft beschäftigt sich mit diesem Thema. Auch in der Industrie sind mittlerweile viele innovative KI-Lösungen angekommen – und ein Ende ist noch lange nicht in Sicht.

PLUGandWORK ist ein Konzept zur Interoperabilität in Industrie 4.0, bestehend aus konkreten Lösungen zur semantischen Beschreibung von Maschinen und Anlagen sowie deren Komponenten. Ziel ist es, manuelle Konfigurationsarbeiten weitgehend zu reduzieren und so allgemein verständliche, schnelle und sichere Verbindungen von Geräten und überlagerter Software zu erreichen. Ein spezielles Ziel der Maschinenanbindung nach dem PLUGandWORK-Prinzip ist es, die Aufwände zur Verbindung von Maschinen an ein übergeordnetes Manufacturing Execution System (MES) drastisch zu reduzieren. Heutige manuelle Konfigurationsarbeiten können sich Anlagenbetreiber, Maschinenbauer und MES-Anbieter nicht mehr leisten (siehe Bild 1). Damit PLUGandWORK funktioniert, benötigen Maschinen und Anlagen sowie Automatisierungskomponenten Selbstbeschreibungen, und zwar möglichst in standardisierter Form. Jedes MES, das diesen Standard „versteht“, kann sich dann aus diesem Datenhaushalt bedienen. Und ...

Künstliche Intelligenz (KI) wird oft diskutiert, aber ihre genaue Definition bleibt schwierig. Dieser Beitrag nähert sich dem Begriff der KI aus der Perspektive der Autonomie und untersucht zentrale Aspekte, die für die Entwicklung autonomer Systeme von Bedeutung sind. Dabei wird die Beziehung zwischen KI und menschlichem Verhalten thematisiert.

Sensoren und Aktoren finden immer häufiger Anwendung in der industriellen Produktion. Traditionell werden zentralistische Ansätze für die Verarbeitung der Sensordaten und Ansteuerung der Aktoren verwendet. Dieser Artikel zeigt auf wie Die Künstliche Intelligenz wichtige Beiträge für Robustheit und Autonomie bei der Verarbeitung und Verteilung von Daten in solchen Netzwerken liefern kann.

Ein erhöhter Preis- und Wettbewerbsdruck stellt die Getränkeindustrie vor große Herausforderungen der Rationalisierung. Bestehende Ansätze aus den Bereichen Lean und Six Sigma geraten bei biochemischen Prozessen mitkomplexen multivariaten Einflussgrößen an ihre Grenzen. Der Beitrag stellt einen Ansatz zur datengetriebenen Prozessoptimierung in der Getränkeindustrie auf der Grundlage von maschinellem Lernen vor.

Der Weg zu einer effizienten und digitalen Supply Chain führt nicht nur über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, sondern auch durch das Überwinden grundlegender Prozessbarrieren und technischer Hürden. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, warum erfolgreiche Digitalisierung mehr als nur technologische Optimierung erfordert und wie durch schnelle Entscheidungen und die richtige Vernetzung die Grundlage für den Einsatz von KI geschaffen werden kann.

Die Initiative „Industrie 4.0“ soll deutschen Unternehmen helfen, Datenpotenziale besser zu nutzen, insbesondere in der Instandhaltung. KI-gestützte Systeme ermöglichen vorausschauende Wartung, jedoch stellt die Undurchsichtigkeit der KI-Entscheidungsprozesse ein Hindernis dar. Dieser Beitrag beleuchtet technische und soziale Faktoren für den Einsatz von KI in Industrie 4.0.

n der Arbeitsplanung werden derzeit zumeist statische Bedingungen angenommen und vermeintlich optimale Fertigungsabfolgen vor dem Produktionsstart festgelegt. Dynamische Einflüsse während der Fertigung führen zu unsystematischen Umplanungen und einem ineffizienten Planungsergebnis. Im Folgenden wird daher ein Ansatz zur adaptiven Fertigungssteuerung mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus präsentiert.

Cyber-Physical Systems (CPS) verbinden die reale mit der digitalen Welt und stellen IT-Experten vor neue Herausforderungen. Künstliche Intelligenz (KI) hilft, diese Komplexität zu meistern, indem sie Muster erkennt und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und System fördert. Dies erfordert neue IT-Infrastrukturen, die CPS und klassische Systeme integrieren.

Auf Baustellen sind viele Prozesse noch analog, obwohl der Druck zur Digitalisierung wächst. Besonders in der Elektroinstallation ist die Verbindung zu BIM-Modellen schwach. Der Verlauf von Stromleitungen wird oft manuell vor Ort bestimmt und dokumentiert, was zeit- und kostenintensiv ist. Wie kann Digitalisierung diese manuellen Schritte ersetzen und die Dokumentation verbessern?