Auf dem Campus Buschhütten arbeiten Wissenschaft und Industrie Hand in Hand. Die Lab Tour ermöglichte einen Blick auf aktuelle Forschungsprojekte sowie Lösungen zur Digitalisierung und Automatisierung.
Die bauma bietet erstmalig in Zusammenarbeit mit dem VDMA eine fünfteilige Webinarreihe zu den Leitthemen der Messe an.
Das Streben nach mehr Effizienz und Umweltschutz, Wirtschaftlichkeit und Sicherheit führt zunehmend zu digitalisierten Planungs- und Bauprozessen.
In einem neuen Forschungsprojekt des Arbeitskreises Forschung I40 und KI untersuchen Forschungsinstitute der RWTH Aachen Strategien zur Erlangung von Kompetenzen für KI-Anwendungen
Die productronica 2021 in München ging am 19.11.2021 zu Ende.
Europas führende Veranstaltung rund um Lösungen für elektronische Baugruppen und Systeme findet vom 10.-12.05.2022 in Nürnberg in Präsenz statt.
Mit einer virtuellen Lab Tour erhielten die Teilnehmer Einblicke in die Labore von drei Standorten der Fraunhofer-Allianz für den Anlagen-, Maschinen- und Fahrzeugbau.
Die Digitalisierung hat spürbare Auswirkungen, nicht nur auf betriebliche Prozesse. Die Digitale Transformation betrifft die gesamte Gesellschaft. Insbesondere Maschinelle Lernverfahren, häufig als Künstliche Intelligenz bezeichnet, stellen uns vor Herausforderungen im Umgang mit der Technologie. Immer drängender werden die Fragen, welche Entscheidungen wir den Algorithmen überlassen können und welche Grenzen für Künstliche Intelligenz notwendig sind.
In einer neuen Expertise des Forschungsbeirats der Plattform Industrie 4.0 wurde der Einsatz und die unternehmerischen Potenziale von KI-Lösungen im produzierenden Mittelstand untersucht.
Wie gelingt der Einstieg in die Thematik? Oft werden erste Projekte zu groß und komplex aufgesetzt und führen zu keinem erfolgreichen Abschluss. Daher sollten einige Fragen vor Projektbeginn beantwortet werden.
Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftstechnologie mehr, sie ist bereits im Alltag vieler Unternehmen des Maschinenbaus angekommen. Insbesondere Lösungen im Bereich Machine Learning werden in unterschiedlichen Anwendungsfeldern umgesetzt.
Die Nutzung von KI gilt als wichtiger Innovationstreiber. Viele Unternehmen interessieren sich dafür, stehen mit ihrer Erfahrung noch am Anfang. Prof. Claus Oetter, VDMA Software und Digitalisierung, erklärt, was es braucht, um KI im Unternehmen zu etablieren.
Immer mehr Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau setzen auf Künstliche Intelligenz. Kooperationspartner wie Hochschulen, IT-Dienstleister oder Startups spielen dabei eine immer größere Rolle.
Der Maschinenbau sieht die Leitlinien der EU-Expertengruppe für den Einsatz von KI als grundsätzlich wichtigen Beitrag in der öffentlichen Debatte, warnt aber davor, verfrüht rote Linien zu ziehen.
Um einen Wettbewerbsvorteil in allen Segmenten der maritimen Industrie zu erlangen und zu erhalten spielt die Nutzung von Daten durch Maschinelles Lernen eine zunehmend große Rolle.
In dieser Episode des Industrie-Podcasts über Künstliche Intelligenz in der Fertigung ist Matthias Dietel als Sprecher des Expertenkreises Machine Learning zu Gast. Thematisiert wird, wie weit der Maschinen- und Anlagenbau bei der Technologie ist, weshalb noch Zurückhaltung in Deutschland herrscht, wie weit China und Amerika sind und wie die Zukunft aussehen könnte?
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz im Maschinenbau ist Thema im Industrie-Podcast. Gesprächspartner sind: Dr. Jens Ottnad von TRUMPF Maschinenbau und Johannes Behrends von MVTec Software.
Der Leitfaden Selbstlernende Produktionsprozesse ist auf Englisch erschienen. Er führt in das Thema Machine Learning ein und zeigt Schritt für Schritt, wie eine Einführung im Unternehmen ablaufen kann
Menschen können künftig mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) noch enger mit Maschinen zusammenarbeiten. Machine Learning wiederum sorgt dafür, dass die Maschinen die Bedürfnisse der Menschen oder des Prozesses immer besser verstehen und darauf eingehen. Doch was beutet das für die Zukunft?
Algorithmen, die aus Daten lernen, werden immer öfter für Wertschöpfung sorgen. Künstliche Intelligenz und Machine Learning beflügeln in Zukunft die Unternehmenserträge: Diesem Thema nimmt sich die Podcastfolge "Was ist maschinelles Lernen" an. Gesprächspartner ist der KI-Experte Peter Seeberg.
Künstliche Intelligenz kann helfen, Produktionsprozesse besser zu steuern, Fehler schneller zu erkennen oder den Energiebedarf zu optimieren. Doch Betriebe sollten auch die Herausforderungen kennen.
Der Leitfaden „Selbstlernende Produktionsprozesse – Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis“ führt in das Thema Machine Learning ein und zeigt Schritt für Schritt, wie eine Einführung von industriellem Reinforcement Learning im eigenen Unternehmen ablaufen kann. Anwendungsbeispiele verdeutlichen die Vorgehensweise.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert mit der Richtlinie „KI4KMU“ Projekte zwischen Wirtschaft und Wissenschaft für einen breiteren Einsatz von innovativen Machine Learning- und KI-Methoden in KMU.
Trotz Corona und den damit verbundenen Schwierigkeiten und Probleme, haben die Teilnehmer der Arbeitsgemeinschaft Machines in Construction 4.0 ihre Arbeiten fortgesetzt.
KI in der Industrie braucht jetzt keine weitere Regulierung, sondern einen sachlichen Umgang mit den Risiken.
Unter dem Titel “Making AI European“ hat der Rechtsausschuss des Europäischen Parlaments eine Debatte über Künstliche Intelligenz (KI) geführt. Aus Sicht des VDMA ist es gut, dass Regeln für KI auf EU-Ebene diskutiert werden.
Das Innovationsmagazin von ProduktionNRW zeigt, wie Unternehmen sich mit der Umsetzung von Projekten der künstlichen Intelligenz ihrer Zukunftsvision "Industrie 4.0" nähern. Das Magazin stellt auf 32 Seiten interessante unternehmerische Ansätze vor.
Das Projekt „Intelligente und selbstlernende Produktionsprozesse“ untersuchte, wie Maschinen mit wenigen Daten eigenständig und durch Interaktion mit der Umgebung sich selbst die optimalen Prozesse beibringen können. Angewendet wurde dafür das ML-Verfahren „Reinforcement Learning“ und an zwei Anwendungen erprobt.
Übergabe des „Letter of Intent in Braunschweig
Europa will eine führende Rolle in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) spielen. Damit Unternehmen rechtssicher agieren können, sind europaweit einheitliche Regeln erforderlich.
Der VDMA begrüßt grundsätzlich die neue Strategie, weist aber darauf hin, dass noch entscheidende Punkte fehlen.
Die Arbeitsgemeinschaft MiC 4.0 wird vom VDMA in Kooperation mit dem Hauptverband der deutschen Bauindustrie HDB betrieben.
MiC 4.0 im digitalen Umfeld
Eine einheitliche, herstellerübergreifende und maschinenunabhängige digitale Kommunikation rund um den Bauprozess zu schaffen – das ist das Ziel der Arbeitsgemeinschaft MiC 4.0.
Gleichbehandlung von B2B und B2C nicht zielführend, VDMA fordert Vermeidung von noch mehr Bürokratie, Perspektive für KI-Binnenmarkt in Europa
Der neue VDMA-Leitfaden unterstützt beim Thema Machine Learning und zeigt Schritt für Schritt auf, wie die Einführung im eigenen Unternehmen ablaufen kann.
Das Gremium im VDMA erarbeitet unter anderem Use Cases zum Thema Machine Learning.
Die Publikation des Expertenkreises "Machine Learning".
Die Zukunftsbilder "Machine Learning 2030" haben einen Startpunkt für weitergehende VDMA-Aktivitäten gesetzt. Der Expertenkreis "Machine Learning" vertieft dieses spannende Thema mit engagierten Mitgliedern und beteiligten VDMA-Akteuren.
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