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IKEA, Schneider Electric und Merck agieren zwar in völlig unterschiedlichen Branchen, aber alle haben nicht nur den Wert von Künstlicher Intelligenz für die Supply Chain frühzeitig erkannt, sondern nutzen intelligente Algorithmen zur Reduktion der Bestände, zur Verbesserung der Liefertreue und für ein effektiveres und effizienteres Supply Chain Management. Erfahren Sie, wie auch Ihnen das gelingt.

Lernfabriken als realistische Produktionsumgebungen bieten vielfältige Möglichkeiten zur Weiterbildung von Beschäftigten sowie zur anwendungsnahen Forschung. In den letzten Jahren haben sich immer mehr Unternehmen und Universitäten für den Betrieb einer Prozesslernfabrik entschieden, in der sie häufig die neuesten digitalen Technologien zu Schulungszwecken und Use Cases ausprobieren.

Wie von Charles Darwin aufgezeigt, haben die anpassungsfähigsten Lebewesen die besten Überlebenschancen. Was aber hat dies mit modernen Analysealgorithmen und Industrie 4.0 zu tun? So einiges – denn nachhaltige Qualitätsoptimierung kann in variantenreicher Produktion nur funktionieren, wenn die KI-Algorithmen die Veränderungen erkennen, bewerten und notwendige Änderungen der Algorithmik ableiten.

Wandlungsfähige Produktionssysteme stellen eine Herausforderung für die Beurteilung von Gefährdungen dar. Zugleich birgt das Konzept des Digitalen Zwillings das Potenzial, den Beurteilungsprozess zu digitalisieren und in allen Lebenszyklusphasen von RAMI 4.0 zu unterstützen. Das Projekt BaSySafe entwickelt dafür eine generalisierbare Lösung einschließlich einer Evaluation in der manuellen Montage.

Klassische KI ist kein Allheilmittel für Inspektionssysteme, da umfangreiche Trainingsdaten benötigt werden. Qualitätsproduktion ist jedoch nicht darauf ausgelegt, große Mengen dieser Daten zu produzieren. Eine auf Sparse Modeling basierte KI benötigt nur einen kleinen Satz von Daten und kann damit selbst auf Embedded Plattformen sowohl KI-Trainingsaufgaben als auch Inferenzalgorithmen ausführen.

Energieeffizienz gewinnt eine immer stärkere Bedeutung, in allen Branchen. Technologien aus den Bereichen Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) können innovative Lösungen für eine energieeffizientere Produktion leisten. Dieser Beitrag stellt ein Vorgehen zur Erfassung der Anforderungen an Digitalisierungs- und KI-Projekte zur Steigerung der Energieeffizienz im produzierenden Gewerbe vor.

Die Automatisierung von Maschinen und Anlagen entwickelt sich rasant – getrieben durch Industrie 4.0 und IIoT-Technologien wie Edge Computing. Ein wichtiger Trend ist der modulare Aufbau großer Systeme aus autark agierenden Teilsystemen, die kooperierende Roboter effizienter machen. EtherCAT hat sich als leistungsstarker Systembus für synchrone Bewegungssteuerung etabliert. Erfahren Sie, wie diese Technologie Effizienz und Präzision steigert.

Die digitale Transformation verspricht eine Revolution in der Fertigung. Mit Industrie 4.0 und zunehmender Vernetzung steigt auch die Bedeutung der Standards, die den Austausch zwischen Maschinen gewährleisten. Eines der gängigsten Kommunikationsprotokolle ist OPC UA, oft gemeinsam mit umati. Durch die Interoperabilität im IIoT lohnt jedoch auch ein Blick auf MQTT sowie die Sparkplug-Erweiterung.

Industrieroboter übernehmen in vielen Betrieben Aufgaben, die Beschäftigte bei monotonen oder gesundheitsgefährdenden Tätigkeiten entlasten. Trotz des Nutzens stellt sich die Frage: Wie sicher sind Industrieroboter? Dieser Beitrag beleuchtet kollaborierende Roboter (Cobots) und bietet eine Übersicht über Unfallgefahren, Schutzmaßnahmen, gesetzliche Vorgaben sowie technische Sicherheitsanforderungen.

Wenn es um IIoT, Industrie 4.0 oder Smart Factory geht, ist Sicherheit immer ein Thema. Doch oft wird diese nur auf der Ebene von Anwendungen bzw. Softwarelösungen betrachtet. Damit komplexe Umgebungen auch für die Zukunft abgesichert sind, muss bereits auf der Hardware-Ebene angesetzt werden. Wie aber kann eine solche IT-Infrastruktur aussehen und was ist dafür auf technischer Ebene notwendig?