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Hannover Messe 2023

Hannover Messe fokussiert Künstliche Intelligenz für die Fertigung

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Machine Learning mithilfe der generativen KI

Generative KI, wie sie das Tool Dall-E ermöglicht, werden auch die industrielle Produktentwicklung verändern, wie eingangs schon erwähnt. Der Konstrukteur erhält dabei Unterstützung von einer anderen Art Künstlicher „Intelligenz“. Das ausstellende Unternehmen Festo arbeitet zwar schon seit einigen Jahren im Bereich reinforcement learning für die Fertigungsprozesse. Doch der nächste Schritt ist die Nutzung von generativen Algorithmen für die Produktentwicklung. Open-AI veröffentlichte dazu jüngst 3D-Modelle für Dall-E. Die Herausforderung in der Industrie ist dabei außer der Dreidimensionalität der Modelle, dass die Produkte sich auch noch bewegen sollen. Festo wird außerdem einen neuen Cobot mitbringen. Neben Festo widmet sich auch Autodesk dem Thema, wie die Deutsche Messe anmerkt.

Die Hürden, die bei der Integration von maschinellem Lernen in industrielle Prozesse genommen werden müssen wollen auch die Steuerungsanbieter meistern. Dazu gehört etwa Siemens, das dabei auf die Bereitstellung von ML Ops setzt, wodurch Modelle für das maschinelle Lernen in der Produktion zuverlässig und effizient bereitgestellt und von Siemens-Experten gewartet würden. Siemens wird auch auf dem Event am zweiten Messetag einen Einblick in ein KI-Projekt bei einem nicht näher benannten Kunden gewähren.

Weitere KI-Ideen geben sich in Hannover die Ehre

Darüber hinaus finden sich auf dem Messegelände AI Tools und Use Cases, von denen sich alle an KI Interessierten inspirieren lassen können. Omron präsentiert etwa ein Kontrollsystem namens Cell-Line, Beckhoff zeigt Vision-Systeme und Dürr präsentiert seine Dxqanalyze-Produktfamilie. Das Versprechen, das Dürr dazu abgibt ist, dass damit eine umfassende Protokollierung aller verfügbaren Prozessdaten möglich wird, um etwaige Qualitätsdefekte am Produkt oder eine sich abzeichnende Abnutzung der Geräte in Echtzeit zu erkennen. Das System nutzt auf einer übergeordneten Ebene verdichtete Daten, um basierend auf der zuvor dokumentierten Produktqualität Schlussfolgerungen über die Funktion einzelner Schritte entlang der Wertschöpfungskette zu ziehen.

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