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Artikel und Hintergründe zum Thema

Machine Learning

Künstliche Intelligenz

Von Daten zu kognitivem Wissen

Digitalisierung beeinflusst den Erfolg von Unternehmungen. Sie ist an disruptive Konzepte wie IoT, Deep Learning/Machine Learning, Datenanalyse, Big Data, Cloud- und Edge-Computing und damit an die alles vereinigende, künstliche Intelligenz (KI, Artificially Intelligence AI) gebunden.

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Predictive Maintenance

Vorausschauende Wartung effektiv nutzen

Das Vermeiden von Maschinenausfällen durch Zustandsüberwachung ist eine der größten Herausforderungen für Anlagenbetreiber. Unter Industrieanlagen versteht man hier die Gesamtheit der überwachbaren Maschinen in einer Fabrik, die steuerungstechnisch miteinander verbunden sind.

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Cloud Computing

Edge Computing goes Machine Learning

Neue „Ready to Go“-Cloud-Box-Lösungen ermöglichen es den Unternehmen, die Macht über ihre Daten wieder zurückzubekommen, indem sie unter anderem mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen direkt an der Produktionsstraße, sprich: im Edge Device, ausgewertet werden. Auch die Entscheidung über die Weiterleitung wird hier getroffen. 

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KI und Machine Learning

8. Technologieforum Fahrerlose Transportsysteme und mobile Roboter

Entwicklungen wie wandlungsfähige Produktionen und der boomende Onlinehandel stellen höchste Anforderungen an die Intralogistik. Um diese zu erfüllen, bieten beispielsweise die digitale Vernetzung sowie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Innovationen für fahrerlose Transportsysteme und mobile Roboter. Am 18. September 2019 stellt das 8. Technologieforum des Fraunhofer IPA neue Ansätze und Anwendungen vor. 

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