Das Product Lifecycle Management ist wichtig, um den Lebenszyklus eines Produkts zu dokumentieren. Im Zuge der Digitalisierung verschmelzen ehemals gezogene Grenzen zu ERP- und anderen zentralen Unternehmensanwendungen zunehmend. Auf welche Entwicklungen gilt es hier zu achten?

Mit bestehenden Robotern einen digitale Arbeitsumgebung aufbauen: Am Beispiel Kuka zeigt die Open Industry 4.0 Alliance, wie sich eine analoge zu einer digitalen Produktion wandelt. Das ist mit Teamarbeit der Allianz möglich.

IoT-Technologien werden erschwinglich und ermöglichen auch kleinen Unternehmen eine schnelle Umsetzung. An Artificial Intelligence of Things führt in der Industrie kein Weg mehr vorbei. Zugleich befeuern Corona und der Klimawandel den IoT-Boom weiter. Das sind die fünf größten IoT-Trends für das kommende Jahr.

Die KI-Start-up-Landkarte wird um 127 Start-ups aus den Niederlanden erweitert. Weitere aus Norwegen sollen in Kürze folgen.

Am Leibniz-Institut in Jena werden smarte Materialien entwickelt, welche die Körperwärme ihrer Träger zum Aufladen von Wearables nutzbar macht. Zudem verfügen die Textilien über kühlende Eigenschaften. Welchen Effekt die Forscher zur Energieerzeugung verwenden.

Um die Oberflächengüte additiv gefertigter Kunststoffteile zu verbessern, führt Protolabs die Vapour Smoothing-Technologie ein. Mit ihr können Thermoplaste verdichtet und ihre Oberfläche geglättet werden.

Forscher beschreiben die Potenziale von 5G, mögliche Probleme für die Implementierung und Handlungsoptionen für Wissenschaft, Wirtschaft und Politik.

Werkstoffverbund-Bauteile nutzen gezielt die Vorteile zweier Materialien. Auch sie können additiv gefertigt werden. Am Beispiel eines Rückschlagventils aus Metall und Keramik wird gezeigt, welche Vorteile der 3D-Druck zusätzlich bei der Konzeption der Verbindungsfläche bietet.

Wegen der sich ausbreitenden Omikron-Variante hat die Deutsche Messe die Hannover Messe auf den Sommer verschoben. Eigentlich war die weltweit wichtigste Industrieschau für Ende April geplant.

Immer wieder hört man, wie mithilfe von KI-Analysen die Produktionsabläufe verbessert werden können. Doch oft werden dann Beispiele aus der Automobilindustrie oder dem Maschinenbau genannt. Aus der Prozessindustrie hört man jedoch weniger. Woran liegt das?