Machine Learning

Künstliche Intelligenz bietet Chancen für die industrielle Produktion, steht in der breiten Umsetzung jedoch noch am Anfang. Der Artikel stellt zentrale Potenziale und aktuelle Anwendungen bei der Uhlmann Group vor, darunter den Use Case „Smart Assist“. Er zeigt, welche Voraussetzungen wie Datenverfügbarkeit, Konnektivität und Cybersecurity geschaffen werden müssen, um KI skalierbar nutzbar zu machen.

Künstliche Intelligenz wird mehr und mehr zum Herzstück von Industrie 4.0 – und macht aus klassischen Fabriken vernetzte, selbstoptimierende Smart Factories, in denen Maschinen, Produkte und Menschen permanent Daten austauschen. Unsere aktuelle Ausgabe zeigt praxisnah, wie Unternehmen KI heute schon in ihre Fertigung integrieren und welche Chancen sich dadurch für Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeit eröffnen.

Smart Cutting kombiniert Digital Retrofit, Condition Monitoring und KI, um die Produktivität im industriellen Sägeschnitt zu steigern. Durch Echtzeit-Datenanalyse und Machine Learning werden Maschinenzustände überwacht, Anomalien erkannt und Materialklassifikation automatisiert – für mehr Effizienz, weniger Stillstand und höhere Produktqualität.

IIoT-Lösungen erzeugen oft hohe Datenmengen und somit hohe Konnektivitätskosten. Schildknecht AG bietet mit dem IIoT Edge Gateway DATAEAGLE 7050 eine Lösung, die durch Machine Learning am Sensor das Datenvolumen um über 90 % reduziert. Diese Innovation senkt die Kosten erheblich und ermöglicht eine maßgeschneiderte Sensor2Cloud-Lösung. Wie das funktioniert, hat die Jury des Factory Innovation Award bei der Bewerbung erfahren.

"Wir stehen an der Schwelle zu einem fundamentalen Wandel in der Supply-Chain-Planung. Dieser beinhaltet technologischen Fortschritt, einen Generationswechseln bei den Planern sowie rasante und fundamentale Marktveränderungen und -störungen", so Allan Dow, Präsident Logility.

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.

Erfahren Sie, wie Machine Learning die Fertigungssteuerung neu definiert, wie Algorithmen die Effizienz der Arbeitsplanung optimieren und wie Data Analytics die Qualität verbessert. Abgerundet wird diese Ausgabe durch Beiträge zu moderner Fertigungs-IT, ITA-MES-Implementierungen und Digitalisierung. Neue Möglichkeiten durch präzise Fertigungssteuerung, effiziente Arbeitsplanung und beschleunigte Roboterprogrammierung werden praxisnah aufgezeigt.

Wie werden Prozessinnovationen in der Industrie 4.0 umgesetzt? Diese Frage ist entscheidend, denn Innovation senkt die Produktionskosten und maximiert die Produktivität. IIoT ermöglicht effizientere Montageprozesse und neue Geschäftsmodelle. Beispiele sind die digitale Fabrik und Predictive Analytics zur Qualitätsvorhersage. Lassen Sie sich inspirieren, neue Wege zu gehen und die Effizienz Ihrer Produktion zu maximieren.

Industrie 4.0 und IT-Sicherheit machen Produktionsumgebungen effizient und sicher. Lesen Sie in dieser Ausgabe, wie IoT-Kommunikation abgesichert und IT- und Betriebstechnik geschützt werden. Erfahren Sie, wie Cloud-Prozesse überwacht werden und welche Risiken durch die unbewusste Anbindung industrieller Komponenten entstehen. Praxisorientierte Ansätze und Einblicke in industrielle Sicherheitsmethoden machen diese Ausgabe komplett.

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.