Machine Learning
in der Industrie 4.0

Durch die digitale Transformation und die Anwenderinteraktion mit den Apps entstehen wertvolle Nutzungsdaten. Zusammen mit den Betriebsdaten von Sensoren und Maschinen (IIoT) bilden diese Daten die Basis, auf der sich Optimierungspotenziale identifizieren und Vorhersagen treffen lassen. Die zunehmender Datenkomplexität und -Menge überfordert alte, regel-basierte Systeme.

Selbstlernende Modelle auf Basis von Machine Learning und Deep Learning (KI) sind dagegen in der Lage, das Datenpotenzial auch bei zunehmender Komplexität vollständig auszuschöpfen.

Künstliche Intelligenz – Das Gehirn der Smart Factory

Diese Modelle lernen die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Sensorwerten und Prozessdaten und erkennen beispielsweise Anomalien, die ein Programmierer der Maschine aufgrund ihrer Vielzahl und Diversität nicht hätte beibringen können. Durch die Möglichkeit einer Realtimeüberwachung können auch unbekannte Probleme rechtzeitig identifiziert und teure Ausfälle vermieden werden. Die schnelle Weiterentwicklung spezialisierter Hardware für das Lösen von KI-Aufgaben eröffnet heute den wirtschaftlichen Einsatz in vielen Bereichen der Produktion. Beispiele sind:

Prädiktive Wartung

Die Modelle erkennen Muster in den Prozess- und Betriebsdaten und berechnen die Restlebenszeit von Bauteilen und Maschinen.

Qualitätsverbesserung

Erkennen von Fehlern oder Objekten, beispielsweise in Form einer Realtime-Verarbeitung von Livebild und Videomaterial.

Optimierung von Ressourcen und Lieferketten

Unternehmen und Zulieferer stellen Engpässe in der Lieferkette frühzeitig fest und können so Zeitvorgaben einhalten und Produktionsstillstände vermeiden.

Erfahren Sie mehr zum Industrial Internet of Things (IIoT) in unserem neuen Whitepaper.

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Praxisbeispiel
Qualitätssicherung in der Produktion

Oberflächenprüfung, Größen- und Formenvermessung oder Lage- und Positionserkennung sind nur einige Beispiele der Anwendungsbereiche von maschineller Bilderkennung. Neben einem großen Spektrum an Einsatzmöglichkeiten zeichnet sich die Schlüsseltechnologie von I4.0 durch enormes Datenpotenzial und höchst flexible Möglichkeiten bei der Anwendung aus.

Die Leistungsfähigkeit des Systems basiert auf einer speziell für die Verarbeitung von Bilddaten optimierten Hardware. Durch sogenannte „Tensor Cores“ und dem Zusammenspiel von brandneuen Algorithmen und State-of-the-art-Technologien ist es möglich, Objekte oder Prozessfehler unabhängig vom jeweiligen Hintergrund zu erfassen und zu lokalisieren.

Warum elunic?

Jedes Unternehmen muss sich der digitalen Transformation stellen und den Wandel vom traditionellen Maschinenbauer zum Softwareunternehmen vollziehen. Die Projektsteuerung sollte zum Zwecke des Kompetenzaufbaus intern erfolgen.

Mit einem erfahrenen I4.0-Dienstleister wie elunic können Unternehmen ihre Digitalisierung jedoch stark beschleunigen. Sie werden zudem bei der Technologiewahl unterstützt und wählen aus der Vielzahl an Lösungsansätzen den für sie besten Weg.

Predictive Maintenance

Routinierter Partner für I4.0 &
Machine Learning Projekte

Dutzende mittelständische Unternehmen sind mit elunic erfolgreich den Weg ins I4.0-Zeitalter gegangen. Mit seiner 15-jährigen Erfahrung bringt der elunic auch Ihr Digitalisierungsvorhaben zum Erfolg.

IoT Roboter

Bestens vernetzt mit Herstellern und Lieferanten

I4.0-Projekte gelingen nur in Zusammenarbeit mit Herstellern und Lieferanten. Sein Netzwerk stellt elunic in den Dienst der Kunden und ermöglicht damit kurze Entscheidungswege und den Zugang zu Best Practices.

Beratung

Strategie und Plattform
aus einer Hand

Für seine Kunden entwirft elunic passgenaue I4.0-Strategien. Die hauseigene Softwareplattform ermöglicht eine zügige Implementierung und einen raschen Projekterfolg.

Showcases

Weitere Materialien

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Machine Learning

 

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elunic-Flyer zum Thema:
Industrial Internet of Things

 

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Predictive Maintenance

 

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